基于小波一阶灰度矩向量和神经网络的旋转机械故障诊断的研究.pdf

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1、2011年11月机床与液压Nov．2011第39卷第21期MACHINETOOL&HYDRAULICSVo1．39No．21DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2011．21．044基于小波一阶灰度矩向量和神经网络的旋转机械故障诊断的研究苏厚军，杨涛，史铁林，黄树红，杨家军(华中科技大学，湖北武汉430074)摘要：在旋转机械轴系振动故障模拟试验的基础上，对大量故障模拟试验数据进行计算，建立了典型故障的小波一阶灰度矩向量样本，将其作为概率神经网络的输入进行故障诊断研究。结果表明，基于一阶灰度矩向量的

2、概率神经网络可实现对训练样本100％的正确识别率，对“陌生”样本的正确识别率也超过75％。可见，概率神经网络综合了Bayes分类器和神经网络的优势，利用概率神经网络融合信号的一阶灰度矩向量特征实现旋转机械轴系故障模式识别是一种可行有效的方法。关键词：故障诊断；小波分析；一阶灰度矩向量；概率神经网络中图分类号：U226．8+1文献标识码：A文章编号：1001—3881(2011)21—153—3TheResearchonFaultDiagnosisforRotatingMachineryBasedonveletGrayMo

3、mentVectorandProbabilityNeuralNetworksSUHoujun，YANGTao，SHITielin，HUANGShuhong，YANGJiajun(HuazhongUniversityofScienceandTechnology，WuhanHubei430074，China)Abstract：Basedonthefaultysimulationexperimentonvibrationfromourrotortestrig，thelargeamountoffaultysimulationex

4、-perimentdatawerecMcdated，andthesampleofwaveletgraymomentvectoroftypicalfaultwasbuilt．AsitsinputtotheProbabilityNeuralNet啪rks(PNN)，thefaultdiagnosisWasresearched．Theresultshowsthattheclassificationaccuracyof100％fortrainingdataisrealizedbythePNN，hasgoodclassificat

5、ionabilityoftypicalvibrationfaultsofrotatingmachinery，andwith75％forfreshda-tabasedonthewaveletgraymomentvector．SoitCanbededucedthatPNNhasintegratedadvantagesofneuralnetworksandBayesclassifier，anditisapracticaldiagnosismethodfortypicalfaultidentificationofrotating

6、machinerybyusingintegratedsignalsofPNNwithcharacteristicsofthewaveletgraymomentvector．Keywords：Faultdiagnosis；Waveletanalysis；Waveletgraymomentvector；Probabilityneuralnetworks目前，小波理论已经被广泛应用于故障诊断领1故障模拟试验域，但是很少有人能够提出利用小波进行定量故障诊转子试验台根据所模拟的故障类型布置为双跨，断的方法。文献[6]在对小波系数进

7、行分析时，两轴通过刚性联轴器连接。电机与轴之间则采用挠性提出了以一阶“灰度矩”为定量特征对典型故障进联轴器连接。每跨轴长325mm，轴径8mln，可在其行识别，可较好地表征机械振动信号的特征，是一种上装1～3个直径70mln、厚度12mln的轮盘。支持很有意义的尝试。但是文献[6]的计算结果不是很轴承为滑动轴承(油膜振荡试验时为油膜轴承)。转理想，某些故障的灰度矩出现重叠现象。文献[7]子采用直流电机驱动，转速输出范围为0～12000对灰度矩进行了进一步的研究，把灰度图按尺度划r／min。试验台示意图见图1。分，对不同尺

8、度区域分别计算相应的灰度矩，利用各区域灰度矩构成的灰度矩向量来表征灰度图，并考虑转速的影响，比较好地实现了对几种典型故障的识别。但是小波灰度矩向量给出的是对故障特征规律的定性描述，违背了灰度矩概念提出的初衷——定量故障诊断，不利于实现机械设备的现场诊断。为此，作l一电动机2一联轴器3一键相传感器4一轴承5一涡流传感器