多源融合技术在转子系统载荷类型识别中的应用

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1、多源融合技术在转子系统载荷类型识别中的应用加力康1，王勤贤1，杨兆建2,王园媛3(1太原理工大学电气与动力工程学院，2太原理工大学机械工程学院，山西太原030024；3国家电网长治供电公司，山西长治046011)摘要：针对单一类型响应信号在载荷识别中的局限性，提出振动信号和电机电流信号相结合的多源融合技术，进行载荷类型识别。对两种信号进行奇异值分解，将奇异值矩阵中的某些元素置零处理，实现信号降噪的同时，凸显频谱图中工频以外的频率分量。使用小波包分解得到信号的频率能量分布图，引入朴素贝叶斯作为分类器，根据能量分布图选定

2、特征属性，通过概率学计算，进行载荷类型的判别。结果表明：在稳态、线性、正弦、冲击4种类型载荷下，两种信号经过奇异值分解和小波包分解处理后，基于朴素贝叶斯的多源融合技术能够很好地实现载荷类型的识别。关键词：转子系统；多源融合技术；振动信号；电机电流信息；奇异值分解；能量分布；朴素贝叶斯；载荷类型识别ApplicationofMulti-sourceFusionTechnologyinLoadTypesRecognitionofRotorSystemJIALi-kang，WANGQin-xian，YANGZhao-jia

3、n，WangYuan-yuan(1CollegeofElectricandPowerEngineering,2CollegeofMechanicalEngineering,TaiyuanUniversityofTechnology，ShanxiTaiyuan，030024,China,3StateGridChangzhipowersupplycompany，ShanxiChangzhi,046011)Abstract:Aimingatthelimitationofthesingletypeofresponsesign

4、alintheloadidentification,amulti-sourcefusiontechniquebasedonthecombinationofvibrationsignalandmotorcurrentsignalwasproposed.Thesingularvaluedecompositionofthetwokindsofsignalswerecarriedoutandseveralelementsofthesingularvaluematrixweresettozerotoachievesignaln

5、oisereductionandhighlightthefrequencycomponentsofthespectrummapexceptpowerfrequency.ThefeaturesofthefrequencyenergydistributiondecomposedbywaveletpacketwereselectedandNaiveBayesianwasusedasaclassifiertoidentifytheloadtypesofrotorsystem.Theresultsshowthatunderth

6、efourtypesofsinusoidal,steady,linearandimpulseloads,afterthesignalsoftwotypeswereprocessedbysingularvaluedecompositionandwaveletpacketdecomposition ,multi-sourcefusiontechnologybasedonNaiveBayescanidentifyfourtypesofload.Keywords:RotorSystem;Multi-sourceFusionT

7、echnology;VibrationSignal;MotorCurrentSignal;SingularValueDecomposition;EnergyDistribution;NaiveBayes;LoadTypeRecognition1引言转子系统受到不同载荷作用时，由于传动作用，载荷特性会反映到响应信号中。现有的载荷识别多为大小的识别和位置的识别，文献[1-3]分别使用频域法、时域法、人工智能法进行了载荷大小的识别,文献[4-5]介基金项目：国家自然科学基金项目资助（编号：51475318）;山西省青年基金

8、项目资助（编号：2014021024-2）.绍了两种载荷位置识别的方法。实际中，往往需要对载荷的类型进行识别。响应的振动信号和电机电流信号常作为载荷识别的输入变量。文献[6-7]分别用振动信号和电流信号来检测拖动设备的载荷情况。但是，单一类型信号在载荷识别时容易出现“误判”的情况。使用奇异值分解和小波包分解对响应信号进行预处理，综合考虑振动信号