针对同步发电机故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统故障特征提取困难,信号容易受到噪声干扰,诊断结果可靠性低的缺点,本文以故障率较高的轴承故障为例,提出以小波包熵值作为故障特征,提取轴承典型故障的振...针对同步发电机故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统故障特征提取困难,信号容易受到噪声干扰,诊断结果可靠性低的缺点,本文以故障率较高的轴承故障为例,提出以小波包熵值作为故障特征,提取轴承典型故障的振动信号。通过小波包分析,计算出不同故障、不同故障程度的小波包Shannon熵值。与正常轴承对比进行故障程度预测及故障定位。仿真结果表明小波包Shannon熵值能够清楚地反映出轴承故障程度及故障位置,该方法简单可靠,进行故障预测及诊断效果显著,克服了传统故障特征提取方法的不足。展开更多
文摘针对同步发电机故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统故障特征提取困难,信号容易受到噪声干扰,诊断结果可靠性低的缺点,本文以故障率较高的轴承故障为例,提出以小波包熵值作为故障特征,提取轴承典型故障的振动信号。通过小波包分析,计算出不同故障、不同故障程度的小波包Shannon熵值。与正常轴承对比进行故障程度预测及故障定位。仿真结果表明小波包Shannon熵值能够清楚地反映出轴承故障程度及故障位置,该方法简单可靠,进行故障预测及诊断效果显著,克服了传统故障特征提取方法的不足。