基于多域特征的螺栓松动检测方法研究

作者：谢锋云; 符羽; 刘昆; 肖乾; 刘海涛

来源：电子测量与仪器学报, 2021, 35(04): 109-117.

DOI：10.13382/j.jemi.B2003534

• 螺栓松动
• VMD
• LSSVM
• 多域特征
• 检测方法

螺栓作为机械设备最常用的连接件,螺栓连接的稳定性对保障机械设备安全运行起着至关重要的作用,对螺栓松动程度进行检测有着重要意义。针对螺栓松动4种不同状态,提出了一种基于变分模态分解(VMD)及时频敏感特征与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的螺栓松动检测方法。针对螺栓松动的4种不同状态,搭建了螺栓松动检测模拟实验平台,通过加速度传感器获取螺栓松动4种不同状态振动响应数据;提取了时频域敏感特征量,结合VMD分解的IMF分量能量熵组成状态检测敏感多特征向量,将提取的多特征向量结合LSSVM对螺栓不同松动状态进行识别,并对比基于经验模态分解(EMD)-LSSVM及EMD-多特征-LSSVM检测结果。结果显示,基于多域特征的螺栓松动检测方法识别率优于EMD-LSSVM检测方法。

• 单位
  华东交通大学机电与车辆工程学院; 株洲国创轨道科技有限公司