VPMCD和模糊熵在转子系统故障诊断中的应用

摘要：

针对转子系统的故障特征,提出了基于多变量预测模型(variable predictive mode based class discriminate,简称VPMCD)和模糊熵的故障诊断方法.VPMCD方法是根据所提取的全部或部分特征值之间具有的某种内在关系建立预测模型,并以建立的变量预测模型进行模式识别.首先,对转子振动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD),得到若干个内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量;接着,提取包含主要故障信息的前几个IMF分量的模糊熵组成故障特征向量矩阵;然后,采用VPMCD方法建立预测模型;最后,通过建立的VPMCD预测模型区分转子的工作状态和故障类型.实验分析结果表明,基于VPMCD和模糊熵的故障诊断方法可以准确、有效地识别转子系统的工作状态和故障类型.

关键词：多变量预测模型、模糊熵、转子系统、故障诊断

所属期刊栏目：34

分类号：TH165.3;TH132.41

资助基金：国家自然科学基金资助项目51175158,51075131;湖南省自然科学基金资助项目11JJ2026;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主研究课题资助项目60870002;中央高校基本科研业务费专项基金资助项目531107040301

在线出版日期：2014-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：791-795