基于轴心轨迹象限面积信息熵滑动轴承的诊断

以判断滑动轴承运行时各个周期内轴心轨迹的稳定性为出发点,定性地分析了滑动轴承在不同状态下运行的轴心轨道分布规律,提出了无量纲象限面积向量信息熵法,定量地评价了滑动轴承在各个周期内轴心轨迹的分布均匀性和偏心状况。采用该信息熵法对长春输油分公司新庙输油站的405#输油泵机组做了现场诊断,实际检测结果验证,各象限面积向量的信息熵可以灵敏地反映旋转机械滑动轴承的运行状态,结合频域指标可以达到精确诊断的目的,相对于单一频域,轴心轨迹形状的诊断提高了诊断精度。

基于模糊C均值聚类和转子轴心轨迹特征的转子状态诊断

针对现有轴心轨迹特征用于转子故障程度判别识别精度低、效果差的问题,提出一种基于轴心轨迹象限信息熵的轴心轨迹特征提取新方法。该方法将轴心轨迹按象限划分为四个区域,分别计算四个区域的信息熵作为故障特征,然后使用模糊聚类进行故障模式识别和故障程度判别。通过分析网格划分程度对于聚类效果的影响,确定了象限信息熵获取过程中关键参数的确定方法,进而通过聚类中心初始化,改善了模糊C均值算法聚类效果不稳定的问题。通过在实验台进行不同故障不同程度的故障模拟实验,将提出的新指标与现有轴心轨迹特征进行对比,结果表明该方法在识别效果和数据可视化方面表现卓著,为后期进行实时状态监测和故障精密诊断提供了新的思路。