基于变精度粗糙集的柴油机监测点优化.pdf

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1、第l0期机械设计与制造2011年10月MachineryDesign&Manufacture139文章编号：1001—3997(21011)1o一0139—03基于变精度粗糙集的柴油机监测点优化田静宜杨丽金杨业(河北联合大学轻工学院，唐山063000)(山西平遥减速器厂，平遥031100)(。唐山轨道客车有限责任公司，唐山063035)MeasuringpointoptimizationofdieselenginebasedonvariableprecisionroughsetTIANJing～yi，YangLi-jin．YANGYe(QinggongCollege，HebeiUnitedUn

2、iversity，Tangshan063000，China)(2ShanxiPingyaoReducerFactory，Pingyao031100，China)(TangshanRailwayVehicleCo．，Ltd，Tangshan063035，China)【摘要】为获得有效的柴油机振动信号监测点，提出了一种基于变精度粗糙集模型的测点优化方法。该方法在保证集合相对可辨别性的前提下，计算各个测点的阈值，并以此作为测点优劣的评判标准。以某大功率柴油机为例，采集不同测点位置的振动信号，并提取频域特征值；应用基于变精度粗糙集的方法进行测点的优化计算，与实验结果进行对比，表明该方法能够有效区分不同

3、测点位置以及不同故障类型的敏感程度，从而得到效果较好的振动信号监测点位置，同时减小噪声对故障诊断的影响，有利于提高故障诊断的准确率和效率。关键词：测点优化；变精度粗糙集；集合的可辨别性；小波包能量谱【Abstract】／nordertoobtainefectiveenginevibrationsignalmonitoringpoints，ameasuringpointoptimizationmethodbasedonvariableprecisionrD“set-pointmodelisproposed．Themethod，basedonensuringthecollectionunderth

4、epremiseofarelativelyidentifable，maycalculatethethresholdofeachmeasuringpoint，whichmayberegardedasastandardforjudgingthemeritsofmeasuringpoints．Takingahigh-powerdieselengineforanexample，vibrationsignalfromthedifferentmeasuringpointissampled，andthefrequencydomainvaluesareextracted；byapplyingmethodbas

5、edonvariableprecisionroughset，theoptimizedcalculationformeasuringpointsisdone，whichresuhindicatesthatthemethodcanefective-Zydistinguishthesensitivitybetweenthedifferentmeasuringpointandthedifferentulttypesaftercom-paringwiththeexperimentalresults，thusbettervibrationsignalsforpositionmeasuringareobta

6、ined．Mean-whiletheimpactofnoiseonthefaultdiagnosisisreduced，whichmayhelptoimprovetheaccuracyandefficiencyofthefaultdiagnosis．Keywords：Measuringpointoptimization；Variableprecisionroughset：Identifiablenatureofthecollection；Waveletpacketstransform中图分类号：TH113，TK421文献标识码：A1引言噪声数据十分敏感，结果使得属性约简受噪声数据的影响很大，造

7、成很多有价值的规则无法提取到。在机械故障中，故障信号通柴油机振动信号中包含了大量的故障特征lI，但由于工作时常是非平稳信号，且背景噪声比较大，信号淹没在噪声中。科研环境恶劣、振动激励源较多，信号受到很多干扰噪声的影响，表现人员提出了变精度粗糙集理论，在变精度模型中给定一个阈值为在不同工作状态下，特征参数变化不明显。特征值的敏感性与柴油机的监测点位置有关，因此如何获得较敏感的监测点位置是，当对象所在