摘要
目前绝大多数旋转机械的故障诊断方法都是依靠提取振动波形中的特征量来进行诊断。振动信号的分析往往是针对特定测点在某一瞬间采集的一段波形,因此它是状态的一种表现。如果产生故障,在某一状态下,振动波形不一定含有明显的故障信息,或故障信息被淹没在其他信息中。这时,依靠随机抽取的状态信息来进行故障诊断的方法就不能很好区分这些故障。但是,如果故障发生,一定会有所表现。一种故障在某一时刻或某一状态下引起的振动表现具有一定的分散性和随机性,但在一个过程中却有其规律性。以信息熵方法为基础,通过定义一个全新的判别指标——信息来描述振动过程的这种变化规律,从而提出一种基于过程的信息故障诊断的新方法。
At present, most fault diagnosis methods of rotating machinery rely on extracting eigenvalue from the vibration waveform. The analysis on vibration signal is often based on a section of waveform collected at a specific measuring point in a certain instant. Thus the vibration waveform signal is the representation of the condition. If the fault occurs, under certain condition, it is possible that the fault information is not revealed in the vibration waveform, or submerged in other information. Under such cir...
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期65-71,共7页
Journal of Mechanical Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(50775083)
关键词
旋转机械
信息熵
信息融合
故障诊断
过程
信息
Rotating machinery Information entropy Information fusion Fault diagnosis Process Information exergy