离心泵故障诊断的对称极坐标变换和图像形状特征方法

针对基于时频变换图像特征的机械故障诊断方法耗时长、诊断精度不高等问题,提出基于对称极坐标变换和图像形状特征的离心泵故障诊断新方法。该方法以对称极坐标变换(Symmetrized Dot Pattern,SDP)为基础,通过简单的公式将一维振动信号转换为二维极坐标下的对称花瓣图像,而后进行对称花瓣图像的形状特征提取,以此作为离心泵故障特征,实现离心泵故障诊断。SDP方法计算简单,且故障辨识度高,因此可以在耗时更短的情况下得到更高的故障诊断精度。离心泵故障诊断实例表明,所提方法诊断精度更高,耗时更短。为离心泵的故障诊断提供一种新方法。

一种对称极坐标图像模糊C均值聚类的电主轴失衡故障诊断方法

为解决电主轴转子不平衡故障的可视化智能识别问题,提出了一种对称极坐标图像和模糊C均值(FCM)聚类相结合的失衡故障诊断新方法。首先对转子时域振动信号进行经验模态分解降噪,按对称极坐标方法将其转化为二维雪花图像,通过灰度共生矩阵,提取雪花图像二维特征参数;然后对已知样本信号的特征参数组建故障特征向量,标准化后作为FCM输入,得到分类矩阵和聚类中心;最后计算待测样本和已知故障样本聚类中心贴进度,实现失衡故障识别和分类。在某电主轴系统平台上完成了1800 r/min时转子3种不同失衡状态的诊断试验,在对45组小样本识别中该方法的分类准确率达到73%。

基于对称极坐标方法和图像识别的柴油机曲轴轴承故障诊断

采用对称极坐标方法,将振动信号的时域波形不经过时频分析,直接转换为镜面对称雪花图像,通过提取图像区域几何特征参数质心和方向角反映不同磨损故障程度,最后采用模糊C均值聚类方法进行分类识别。在EQ6BT5.9型柴油机上进行了四种不同磨损工况下曲轴轴承故障诊断试验,诊断实例表明总体诊断正确率为86%。

基于对称极坐标法的变速器齿轮磨损故障诊断的研究

本文中引入对称极坐标表示法,对变速器齿轮磨损故障进行研究。首先将测得的变速器振动信号的时域波形转换为极坐标图形,通过图形变化来辨识变速器齿轮磨损故障。然后利用二进小波变换法来提取磨损故障特征,研究特征提取对极坐标图形变化的影响。最后,根据图像与标准磨损图像的相关系数对变速器齿轮的磨损状态进行分类。结果表明,该方法能揭示变速器齿轮磨损状态与极坐标图形的映射关系,实现变速器齿轮磨损故障可视化监测与诊断。

基于小波对称极坐标方法的发动机异响故障特征提取研究

针对发动机异响故障信号包含较强的背景噪声和时频分布图对故障特征表现不直观的问题,提出一种小波对称极坐标方法。用连续小波变换分析振动信号,通过小波系数相关降噪处理提取故障信号特征,然后将信号特征通过对称极坐标方法表示,生成对称点极坐标图;通过识别对称点极坐标图形的显著差异来实现发动机故障诊断。利用仿真信号测试该方法的有效性,并进一步运用该方法来识别发动机常见异响故障,结果表明,该方法可提高信噪比,增强发动机异响故障特征提取的效果。

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法(Symmetrized Dot Pattern,SDP)将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时,健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大,在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型,在各类SVM模型中,ResNet50-SVM-gaus(高斯核)模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率,经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本(10∶1)的总体分类准确率达到96.97%,平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%,82.54%和82.68%,该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率,而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。

基于对称极坐标和图像处理的柴油机故障诊断研究

将对称极坐标方法和数字图像处理技术结合并应用到柴油机机械故障诊断中。根据对称极坐标方法把不同磨损工况的柴油机连杆轴承振动信号转换成镜面对称雪花图;提出改进面积开运算方法对雪花状图像降噪;分割降噪前后图像特征区域并提取特征参数以反映不同磨损故障程度;最后采用模糊C均值聚类方法评价降噪效果和实现故障分类。试验结果表明,对称极坐标方法能定量地描述柴油机机械故障,改进面积开运算降噪方法能提高和改善柴油机故障诊断的准确率和效果。

一种基于对称极坐标优化的轴承深度迁移诊断方法

针对一维机械振动信号的图形化特征表示问题,引入了对称极坐标表示法,同时结合卷积神经网络强大的图像分类识别能力,提出了一种基于对称极坐标和残差网络迁移学习的轴承故障诊断方法。为突显轴承振动信号故障特征并兼顾计算效率,利用对称极坐标表示法将一维机械振动信号快速转换成镜面对称雪花图,利用NSGA-II同步优化了数据采样长度和对称极坐标表示法的参数,获取可区分性更好的极坐标对称图像特征,然后利用残差网络进行迁移学习的训练和分类,结合美国西储大学轴承公开数据集对此方法进行验证,取得了良好的识别效果。

基于奇异值差分谱和对称极坐标法的轴承故障特征提取

针对轴承的振动信号往往伴有强烈噪声以及基于直角坐标表示的时间序列对故障特征表现不直观的问题。提出了一种奇异值差分谱和对称极坐标法(Symmetrized Dot Pattern,SDP)相结合的轴承故障特征提取方法。首先,运用奇异值差分谱理论对原始振动信号进行降噪处理;然后运用SDP方法将时间序列变换成可视化的极坐标图形;通过观察可视化图形的差异实现轴承的故障诊断。实验结果验证了该方法能够提高信噪比,增强对轴承故障的特征提取效果。

基于SDP图像处理算法的矿用顶板支护斜盘故障诊断

斜盘是顶板支护设备中的重要零件,为了能够保证顶板支护的安全可靠,需对支护斜盘的健康状态进行检测。针对顶板支护斜盘的故障检测问题,提出了一种基于对称极坐标(SDP)图像处理算法的矿用顶板支护斜盘故障诊断方法,该方法将振动数据转换为对称极坐标图像,再利用神经网络提取故障特征,实现对斜盘的故障诊断。实验中模拟了4种不同的斜盘故障信号,并分析了卷积神经网络使用不同的网络层数、尺寸、卷积核个数和学习率对诊断结果的影响,经过综合考虑模型的稳定性、训练时间及对故障识别的准确率,确定了最佳的参数。故障诊断模型可实现对斜盘4种不同故障的准确识别,识别准确率达92.25%,表明该模型可高效地完成顶板支护斜盘的故障诊断工作。