VPMCD和模糊熵在转子系统故障诊断中的应用

作者：杨宇; 潘海洋; 程军圣

来源：振动.测试与诊断, 2014, 34(05): 791-970.

DOI：10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2014.05.012

• 多变量预测模型
• 模糊熵
• 转子系统
• 故障诊断

针对转子系统的故障特征,提出了基于多变量预测模型(variable predictive mode based class discriminate,简称VPMCD)和模糊熵的故障诊断方法。VPMCD方法是根据所提取的全部或部分特征值之间具有的某种内在关系建立预测模型,并以建立的变量预测模型进行模式识别。首先,对转子振动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD),得到若干个内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量;接着,提取包含主要故障信息的前几个IMF分量的模糊熵组成故障特征向量矩阵;然后,采用VPMCD方法建立预测模型;最后,通过建立的VPMCD预测模型区分转子的工作状态和故障类型。实验分析结果表明,基于VPMCD和模糊熵的故障诊断方法可以准确、有效地识别转子系统的工作状态和故障类型。

• 单位
  汽车车身先进设计制造国家重点实验室; 湖南大学