过程功率谱熵在转子振动定量诊断中的应用.pdf

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1、第4l卷第l期2015年2月航空发动机Aeroen舀neV01．41No．1Feb．2015过程功率谱熵在转子振动定量诊断中的应用白斌，白广忱，李超(北京航空航天大学能源与动力工程学院，北京100191)摘要：针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性，提出了1种以信息熵理论为基础，通过多测点、多转速下的功率谱信息熵(功率谱熵)差矩阵来描述旋转机械振动过程变化规律的故障定量诊断方法。采用在转子试验台模拟转子振动的4种典型故障，得到4个测点多转速下的振动故障数据；对这些故障数据进行分析和处理，求其功率谱熵矩阵。结果表明：通过对转子振动故障信号进行实例计算和分析，该

2、方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面效果良好。关键词：转子振动；故障诊断；信息熵；信息融合；功率谱熵；差矩阵；旋转机械中图分类号：V263．6文献标识码：Adoi：10．13477／j．cnk1．aeroen91ne．2015．01AppIicatiOnofProcessPowerSpectrumEntropyinR0torVibrationQuantitatiVeDiagnosisBAIBm，BAIGuang—chen，LIChao(sch001ofEnergyandPowerEngineerin舀BeillangU商Versity，Be@hg100191)A

3、bstract：AimingatthecomplexityofmtatingmachineryVibrationprocessandthemndomcityofvibrationfault，afaultquantitativediagnosismethodwhichdescribedthechangedisciplinarianofrotorvibrationbypowerspectmminfbHnationentropy(powerspectrumentropy)differencemat—xundermoremeasurementpointsandmulti—spe

4、edbasedontheinfo珊atjonen呐pytheorywaspresented．Fourtypiealfailuresofrotorvibrationweresimulatedbasedonmtorexperimentandvibmtionfaultdataundermorepointsandmulti—speedwerecollected，andthenthepowerspectmmentropymatrixwascalculatedthroughanalyzingandprocessingthedata．Theresultshowthatthevalid

5、ity0fthemethodbetweendistinguishingt11erotorfaulttyPesanddete咖iningthefaultseverityispmvedtobee骼ctivebyexamplecalculationandanalysisofmtorvibmtionfaultsignals．KeywOrds：mtorvibration；faultdiagnosis；inf0衄ationentropy；infornlationfusion；powerspectmmentmpy；diH-erencematrix；rotatingmachinery0

6、引言转子不但是旋转机械的核心部件，还是其振动源和主要故障源。有时故障诊断要从定量角度根据故障的危害程度以及发展趋势而定。自20世纪80年代以来，基于振动的现代故障诊断方法得到了很大发展，但是，对于旋转机械，特别是大型复杂的旋转机械，其几何结构庞大且复杂，需要利用信息融合技术对多传感器的信息进行融合分析，以避免单个传感器采集信息分析出现的高几率虚警、漏报和混淆现象【lJ。信息熵是对系统不确定程度的描述∞，是定量指标，可用于转子振动状态变化情况的定量分析。近几年，信息熵方法作为信息处理手段在国内外得到了长足发展，在医学、信息、航空航天、石油等领域得到广泛应用。澳大利亚新南威

7、尔士大学的Endo等同应用最小熵解卷积技术来增强现有的基于滤波技术自回归模型，用于识别传动装置，特别是齿轮的局部故障；中国的徐可君等㈣提出基于Kolm090mv熵和L)r印unov指数能谱熵的航空发动机转子一机匣系统状态识别和故障诊断新方法；英国诺丁汉特伦特大学Yang等嗍提出采用结构熵检测信号中的故障特征；格拉斯哥大学的Li等【10】用HubeIt光谱和信息熵进行内燃机故障诊断；西安交通大学的屈梁生等【111将信息熵作为衡量设备可诊断陛和可维护性的定量方法，用熵距来区分机械潜收稿日期：2013—07—15基金项目：国家自然科学基金(51