基于EEMD能量熵和LSSVM的传感器故障诊断.pdf

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1、22传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2013年第32卷第7期基于EEMD能量熵和LSSVM的传感器故障诊断丁国君，王立德，申萍，杨鹏(北京交通大学电气工程学院。北京100044)摘要：传感器作为动车组制动系统的关键部件，其能否正常工作直接影响动车组的安全稳定运行。集成经验模态分解克服了经验模态分解的模态混叠现象，分解出的各个内禀模态函数突出了故障的局部特征，并求解其能量熵组成故障特征向量，然后把故障特征向量输入到最tb~-乘支持向量机(LSSVM)进行故障识别和分类。同时采用粒子群优化算法对LSSVM的结构参数进行择优。测试结果表

2、明：该故障诊断模型对动车组AS压力传感器故障具有较高的正确分类率。关键词：传感器；集成经验模态分解；最小二乘支持向量机；粒子群优化算法；故障诊断中图分类号：TP206文献标识码：A文章编号：1000-9787(2013)07--0022-04SensorfaultdiagnosisbasedonEEMDenergyentropyandLSSVM一IVDINGGuo-jun，WANGLi—de，SHENPing，YANGPeng(SchoolofElectricalEngineering，BeijingJiaotongUniversity，Beijing100044，China)Abstr

3、act：Askeycomponentsofelectricmultipleunits(EMUs)brakesystem，sensorhassignificantimpactonsecurityandreliabilityofEMUsoperation．Ensembleempiricalmodedecomposition(EEMD)overcomestheshortcomingofmodemixingofEMD，andthedecomposedintrinsicmodefunctions(IMFs)prominentthelocalfeaturesoffault，andsolveenerg

4、yentropy，toformfaultfeaturevector，theninputtoleastsquaressupportvectormachine(LSSVM)forfaultidentificationandclassification，atthesametime，particleswarm．optimization(PSO)algorithmisappliedforoptimizingthestructureparametersofLSSVM．Thetestresultindicatesthatthefaultdiagnosismodelhashighcorrectclass

5、ificationrateforASpressuresensorfaultofEMUs．Keywords：sensor；EEMD；LSSVM；PSOalgorithm；faultdiagnosis0引言术和人工神经网络，但是，小波分析存在低频区间分析传感器在动车组制动控制系统中负责对电压、电流、速较粗糙、不会自适应等缺点，人工神经网络的选择和容易陷度、压力和温度等信号的采集与调理，输入到制动控制单元入局部极小点、过学习等问题都是其不容忽视的缺陷。进行演算和计算，输出制动控制力，并根据传感器信号的变本文提出了利用集成经验模态分解(EEMD)方法对传化实时调整制动力的大小，所以，传感器发生故

6、障将对动车感器输出信号进行若干内禀模态函数(IMFs)的分解，同时组的制动性能产生重要影响。传感器的故障类型主要有偏提取不同层次IMFs分量的能量熵作为故障特征向量，这样差故障、冲击故障、噪声干扰故障、漂移故障、输出恒定值故既解决了EMD的模态混叠和端点效应，也解决了小波分析障和周期性干扰故障6种类型⋯。当传感器发生故障时，方法在缓变信号的局限性，使传感器故障特征提取更加准传感器的输出信号表现为非线性非平稳信号，信号中包含确。同时利用最小二乘支持向量机(LSSVM)的小样本和丰富的时域和频域信息，因此，需要使用时域和频域相结合风险最小化的特点，能够迅速地进行故障识别和分类，具有的故障特征

7、提取方法才能很好地提取出传感器的故障信很高的识别精度和速度，对传感器故障进行诊断。息。1基本原理基于信号处理的人工智能方法越来越多地被应用于传1．1EEMD感器的故障特征提取和诊断中，目前应用最广泛的传感器EEMD方法基于信号的局部特征的时间尺度，克服了故障特征提取方法和故障诊断方法分别是小波分析技EMD方法的端点效应和模态混叠现象，分解出的各个IMFs收稿Et期：2013-04-16基金项目：国家自然科学基金资助项目(611741