基于导波多尺度能量熵的钢绞线张拉力识别

为了有效评估在役钢绞线中预应力的损失程度,提出一种识别钢绞线张拉力的导波无损检测方法。在不同张拉力钢绞线上进行了超声导波传播数值模拟及实验,构建以导波多尺度能量熵为特征向量的识别指标进行钢绞线张拉力识别,并考虑了导波传播距离及采集方式的影响。结果表明:不同拉力作用下,导波多尺度能量熵差异显著,识别指标与钢绞线张拉力存在明显的线性关系;识别指标敏感性随导波传播距离的增加而增强,但其提升幅度随传播距离的增加而减小。与有限元模拟结果相比,实测识别指标传播距离增加957.69%,敏感性系数提高了20.3%。采用中心钢丝激励、中心钢丝接收导波的采集方式进行张拉力识别,敏感性更优;识别指标与张拉力之间的线性变化规律受导波采集方式的影响较小。

多尺度能量熵与优化极限学习机的航空液压管路故障诊断方法

针对航空液压管路故障特征难以提取问题,考虑到航空液压系统中振动信号存在非平稳性以及非线性等特点,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的多尺度能量熵(Multi-scale Energy Entropy,MEE)和麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的航空液压管路故障诊断方法。首先,采用局域均值分解方法将采集的振动信号自适应分解;其次,综合考虑相关系数-能量比准则,选取最佳PF分量;最后,计算最佳分量的多尺度能量熵,选取合适的尺度因子并将其对应的能量熵值作为特征向量,输入到麻雀搜索算法优化的极限学习机网络模型进行学习训练,实现对航空液压管路的故障进行分类识别。结果表明:该方法能够有效地实现对航空液压管路故障类型的准确识别,为区分航空液压管路故障提供了一种可行的诊断思路。

V/x型牵引变压器匝间短路识别方法研究

V/x型牵引变压器匝间短路是威胁重载货运专线牵引供电系统运行安全的重要因素,欲实现匝间故障的快速、准确识别,必须建立高效的模态特征提取方法。组合经验模态分解(EMD)和能量权重原理的多尺度能量熵识别方法,可从差动电流信号中准确提取牵引变压器匝间的动态特征信息。该方法首先对差动电流信号进行EMD分解,以获得若干固有模态函数(IMF)分量;然后计算差动电流信号和各个IMF分量的能量权重;最后构建基于能量权重的多尺度能量熵,并以熵值作为识别匝间短路的特征矢量。实验案例证明,该方法不仅能快速准确识别出变压器匝间短路,而且具有原理清晰、模式空间划分简单的优点。

基于LMD和MSEE的滚动轴承复合故障特征提取方法

针对滚动轴承复合故障特征相近、不易区分的问题,提出了一种基于局域均值分解和多尺度熵能量的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,将信号进行LMD处理,得到一系列PF分量;然后,通过相关系数选择合适的PF分量计算能量并获得新的时间序列;最后,计算新时间序列的多尺度熵,与能量结合构建MSEE进行故障特征提取。机械故障模拟试验台的结果表明:该方法不仅降低了噪声干扰,而且提升了特征提取的精度,可以定量表征滚动轴承复合故障信号的特征,在滚动轴承复合故障信号中有良好的特征提取效果,与单独使用MSE和能量的特征提取方法相比,故障诊断率分别提升了8. 33%和11. 29%。