基于EEMD样本熵和SVM的振动故障诊断研究.pdf

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1、第57卷第6期汽轮机技术V0l_57No．62015年12月TURBINETECHNOLOGYDec．2015基于EEMD样本熵和SVM的振动故障诊断研究韩中合，焦宏超，徐搏超，朱霄殉(华北电力大学能源动力与机械工程学院，保定071003)摘要：通过特征提取最大限度地反应出不同故障种类的差别对故障的准确诊断具有重要意义。故采用EEMD样本熵用于汽轮机振动故障的特征提取。将振动信号利用EEMD分解得到IMF分量，计算IMF的样本熵作为多为特征向量，大大提高了不同故障之间的区分程度，并通过计算多维空间下各类故障之间的形心距体现出不同故障种类的区分程度。最后，将IMF

2、样本熵作为SVM的特征向量，对故障进行诊断。选取汽轮机转子正常、质量不平衡、油膜涡动、动静碰摩、转子不对中5种样本进行诊断，并与能量特征提取方法进行对比，结果显示该方法具有更高的诊断准确性。关键词：EEMD；样本熵；SVM；多维空间；故障诊断分类号：TK267文献标识码：A文章编号：1001-5884(2015)06-0457-04ResearchofVibrationFaultDiagnosisMethodbasedonEEMDSampleEntropyandSVMHANZhong．he，JIAOHong,chao，XUBo．chao，ZHUXiao．xun(

3、SchoolofEnergyPowerandMechanicalEngineering，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003，China)Abstract：Theobviousdistinctionofdiferentfaulttypesreflectedbyeigenvectorshasgreatsignificancefortheaccuracyoffaultdiagnosis．SotheEEMDsampleentropyisusedtoachievetheeigenvectorsofturbinev

4、ibrationfaults．ThevibrationsignalsaredecomposedbyEEMDtoachieveIMFcomponents，thesampleentropyofIMFiscalculatedasmulti-dimensionalvector，whichgreatlyimprovesthedegreeofdistinctionbetweendiferentfaults．AndthecoreofdistancebetweendiferentfaultscalculatedinhypempaceCallreflectthedegreeofd

5、istinctionbetweendifferentfaults．Finally，thesampleentropyofIMFtreatedaseigenvectomofSVMisusedtofaultdiagnosis．Fivekindsoffaulttypical：normalrotorstate，rotormisalignment，massunbalance，rubbingandoilwhirlarechosetodiagnose．Meanwhile，comparedwiththeEEMDenergy，theresultdemonstratesthemore

6、accuracyofthismethod．Keywords：EEMD；sampleentropy；SVM；hyperspace；faultdiagnosis障比较复杂，其信号不只是在某单一维度上包含重要信息，0前言在其它维度上也包含有重要信息。故本文采用了EEMD与样本熵结合的特征提取方法。总体平均经验模态分解汽轮机振动故障诊断中的一个关键步骤就是特征提取，(EnsembleEmpiricalModeDecomposition，EEMD)可以自适应如果提取到的特征能够显著地区分故障模式，这将在很大程地对信号进行多尺度分解，计算分解后的IMF分量的样本度上提高故障

7、识别的准确率。熵，组成多维特征向量，从而可以得到更完整的故障特征，大传统的能量方法通过计算振动信号的能量区分不同的大提高了不同故障之间的区分程度。并通过计算多维空间振动故障，但是能量法不能有效地反映出信号随时间变化的下各类故障之间的形心距体现出不同故障种类的区分程度。信息。近年来基于非线性动力学参数的特征提取方法在机根据上述内容本文引入汽轮机转子振动信号的5种常械设备故障诊断中得到了非常广泛的应用，例如信息熵、近见模式(转子正常、转子不对中、质量不平衡、动静碰摩、油膜似熵、分形维数等。样本熵⋯是在近似熵基础上发展的一种涡动)，通过构造l0组二分类支持向量机(Su

8、pportVector度