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时间:2020-05-22
《谐波窗分解样本熵与灰色关联度在转子故障识别中的应用-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第33卷第21期中国电机工程学报Vo1.33No.21Ju1.25,20131322013年7月25日ProceedingsoftheCSEE~2013Chin.Soc.forElec.Eng文章编号:0258-8013(2013)21-0132-06中图分类号:TH17文献标志码:A学科分类号:470-40谐波窗分解样本熵与灰色关联度在转子故障识别中的应用张文斌,郭德伟,普亚松,滕瑞静2,王鹏。,苏艳萍(1.红河学院工学院,云南省蒙自市661100;2.浙江大学机械工程学系,浙江省杭州市310027;3.济南科技信息研究所,山东省济南
2、市250001)HarmonicWindowDecompositionSampleEntropyandGreyRelationDegreeinRotorFanItRecognitionZHANGWenbin,GUODewei,PUYasong,TENGRuijing,WANGPeng,SUYanping(1.EngineeringCollege,Hon曲eUniversity,Mengzi661100,YunnanProvince,China;2.DepartmentofMechanicalEngineering,ZhejiangUni
3、versity,Hangzhou310027,ZhejiangProvince,China;3.ResearchInstituteofJinanTechnologyInformation,Jinan250001,ShandongProvince,China)ABSTRACT:Consideringthenon-stationaryfeaturesof难以获得大量典型故障样本的问题,提出一种基于谐波窗分vibrationsignalfromrotorandthedifficultytoobtainenough解(harmonicwindo
4、wdecomposition,HWD)、样本熵与灰色faultsamplesinpractice,anovelcomprehensivefault关联度相结合的故障识别方法。首先,为了降低噪声的影响,recognitionmethodwaspresentedbasedontheharmonic引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义windowdecomposition(HWD),sampleentropyandgrey了顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元relationdegree.Firstly,theid
5、eaofcirclestatisticswas素,对实测转子振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。然introducedtoimprovetheshortcomingoftraditional后,采用不分层分析的HWD来提取包含转子典型故障信息morphologicalfilterandtherank-ordermorphologicalfilter的6个特征频带,运用非线性动力学参数样本熵作为特征,wasdefined;thenthelinestructureelementwasselectedfor计算转子正常、不平衡、不对中、油膜涡
6、动、油膜振荡等5rank·ordermorphologicalfiltertodenoisetheoriginalsigna1.种工况的样本熵。最后,由于灰色关联度分析对小样本模式Secondl~thesixfeaturefrequencybandswhichcontainthe识别具有良好的分类效果,以特征频带的样本熵为元素构造typicalfaultinformationwereextractedbyharmonicwindow特征向量,通过计算不同振动信号的灰色关联度来判断转子decompositionthatneednotdec
7、omposition;thenthenonlinear的工作状态和故障类型。试验分析结果表明,所提的方法能dynamicparametersampleentropywasusedasafeatureand够有效地应用于转子系统的故障诊断。calculatedforfiverotorconditions.Finally,duetothegreyrelationdegreehasgoodperformanceinsmall—sample关键词:谐波窗分解;灰色关联度;样本熵;顺序形态滤波;classification,thesesample
8、entropiescouldserveasthefeature转子故障识别vectors,thenthegreyrelationdegreeofdiferentvibration0引言signalswasc
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