基于多尺度排列熵的液压泵故障识别

将排列熵引入液压泵的故障识别中,分析了排列熵作为液压泵故障特征指标的性能;采用互信息法和伪近邻法优选排列熵计算中的延迟时间和嵌入维数,基于优选参数得到了能够更好区分液压泵故障的排列熵。针对单尺度排列熵只能在单个尺度上衡量振动信号复杂度的不足,在对多尺度排列熵进行研究的基础上提出了一种综合多尺度排列熵熵值和排列熵变化趋势的指标——多尺度排列熵偏均值,对液压泵实测信号的分析结果验证了该指标作为液压泵故障特征的有效性和优越性。

基于振动信号的低压万能式断路器分合闸故障程度评估方法的研究

目前设备的机械故障诊断技术的研究多限于定性诊断,而故障诊断中故障程度的定量评估更能有效的指导设备维护。该文提出了一种低压万能式断路器分合闸故障程度定量评估的方法。首先对断路器工作模式进行识别,即利用局部均值分解(local mean decomposition,LMD)将采集到的分合闸振动信号自适应分解,求取主要乘积函数(product function,PF)的改进多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MMPE)构成特征向量,再经过降维后,作为改进支持向量机(support vector machine,SVM)的输入量,实现断路器工作模式的识别;当断路器处于故障模式时,对采集的振动信号求取多尺度排列熵偏均值(partial mean of multi-scale permutation entropy,PMMPE),作为故障程度定量评估指标,并参照所求得的不同故障模式的故障程度特性曲线,可实现分合闸故障程度的定量评估。经实测数据验证表明,所提方法可以完成断路器工作模式的有效识别,且PMMPE指标相较于峭度、能量和多尺度排列熵平均值指标,能够更加有效的完成低压万能式断路器分合闸故障程度的定量评估。

GIS局部放电脉冲分类特征提取算法

传统的基于局部放电脉冲时频信息构建的局部放电脉冲群分类谱图,多数只能提取表征局部放电脉冲波形特征的低维特征量。当分类算法需要更多的特征量来完成对放电脉冲群的分类工作时,采用上述算法则不能有效地完成对局部放电脉冲群的分类工作。为此提出了采用等效时频熵算法来提取表征局部放电脉冲波形特征的多维特征量,构建放电脉冲群的等效时频熵分类谱图,并与改进的模糊C均值聚类算法相结合实现对不同类型局部放电脉冲群的分类工作。基于气体绝缘组合开关设备(GIS)的实验结果证实了上述方法的有效性和合理性,为研制基于单一人工缺陷模型的局部放电在线监测和识别系统提供了实验和理论依据。

基于多尺度熵偏均值的液压泵故障特征识别

针对不同故障类型下的液压泵振动信号具有不同复杂性的特点,将多尺度熵引入到液压泵故障识别中。多尺度熵是在样本熵的基础上通过引入尺度因子,从而能够分析信号在不同尺度因子下的复杂性。在多尺度熵的基础上定义一个同时考虑多尺度熵熵值大小和熵值变化趋势的指标——多尺度熵偏均值(PMMSE),该指标定量地刻画故障信号的复杂性。将该指标用于液压泵的故障识别中。通过对液压泵4种不同运行状态的实测振动信号进行分析,结果表明PMMSE能够很好地区分出液压泵的不同故障类型,验证了该指标在故障特征提取中的有效性。

基于ASTFA和PMMFE的齿轮故障诊断方法

提出一种新的反映信号复杂度或非线性度的方法——多尺度模糊熵偏均值(PMMFE),PMMFE是在多尺度模糊熵的基础上提出的。多尺度模糊熵虽然包含不同尺度上的时间模式信息,反映了信号的内在特征,但是对于特征相近的信号,其在绝大部分尺度上的表征并不理想。PMMFE综合考虑多个尺度的模糊熵值,利用不同尺度上模糊熵值的偏态分布特性来定量表征信号的复杂度或非线性度,更加准确地反映信号的特征。但是齿轮箱中的齿轮故障振动信号是多源振动信号,需将齿轮振动本源信号分离出来才能进行特征提取。自适应最稀疏时频分析方法(ASTFA)根据齿轮啮合频率确定初始相位函数就可以有效分离齿轮故障振动本源信号。将ASTFA和PMMFE相结合用于齿轮故障诊断,首先采用ASTFA分离齿轮箱中的齿轮故障振动信号,其次计算该信号的多尺度模糊熵,再根据多尺度模糊熵计算PMMFE。实验分析结果表明该方法能够有效判别齿轮箱中的齿轮故障及其类型。

基于多尺度排列熵的波纹管压浆超声检测

将多尺度排列熵引入波纹管压浆质量检测中,对不同注浆密实程度的波纹管进行超声检测,对回波信号进行分析。为了检测信号在不同尺度下的动力学特征,提出了一种基于多尺度排列熵偏均值的波纹管压浆质量检测方法,利用有限元进行仿真,仿真结果表明,波纹管压浆质量越差,回波信号对应的排列熵偏均值越小。实际模型的处理结果表明该指标能够有效地判断波纹管压浆质量。

ErCl_3在DMF中活度系数的测定及热力学性质的研究

应用电导法在293K-313K温度范围内测定了ErCl3在DMF溶剂中的电导率,利用Debye-Hücker和Osager-Falkenhangen公式计算了ErCl3在DMF溶剂中的平均活度系数γ±,讨论了温度和浓度对活度系数的影响:其活度系数随溶液浓度的增加而降低,随实验温度的升高而降低.计算了ErCl3在DMF溶剂中的相对偏摩尔自由能(-CB,R)、相对偏摩尔焓(-HB,R)、相对偏摩尔熵(-SB,R),并对其相对偏摩尔性质的某些变化规律作了初步的讨论.

基于改进CEEMDAN和多尺度模糊熵的气阀故障诊断

针对往复压缩机振动信号非线性非平稳性的特点,文章提出基于改进CEEMDAN和多尺度模糊熵的气阀故障诊断方法。首先,利用单调的三次Hermite插值代替三次样条插值构造信号的包络线,可以有效提高CEEMDAN对非平稳性信号的分解精度;其次,对分解后的IMF分量采取相关系数和峭度作为评价指标进行筛选,对筛选后的IMF分量重构信号然后求解多尺度模糊熵;最后,提出了结合其变化趋势的指标-多尺度模糊熵偏均值,将其输入到SVM进行故障分类识别。实验结果表明,该方法能提高气阀的故障识别率。

基于参数优化变分模态分解和多尺度熵偏均值的行星变速箱故障特征提取

针对某型装甲车辆行星变速箱行星轮故障特征难以提取的问题,提出了结合参数优化变分模态分解(VMD)和多尺度熵偏均值的故障特征提取方法。为克服VMD算法参数选取依赖经验的弊端,采用粒子群优化算法对VMD参数进行优化。使用参数优化后的VMD算法对信号进行分解,并依据互信息选取有效分量对信号进行重构。多尺度熵能反映信号在多尺度下的复杂度,偏均值可以反映多尺度熵的均值和变化趋势。采用基于多尺度熵的综合指标多尺度偏均值,以全面反映振动信号在多尺度下的特性,用于衡量行星变速箱运行状态,从而进行故障特征提取。行星变速箱实验数据处理结果表明,新方法可以更加有效的提取行星变速箱故障。

电机轴承故障的多尺度排列熵特征提取与GK识别

为了有效提取电机轴承故障特征并准确识别出故障类型,提出了复合多尺度排列熵偏均值的特征参数提取和GK聚类的模式识别方法。在故障特征提取方面,使用自适应局部迭代滤波对振动信号进行分解,选择与原振动信号相关性较大的前3个分量,计算分量信号的复合多尺度排列熵偏均值作为特征参数,则每个振动信号得到了一个三维特征向量;在模式识别方面,使用GK算法对特征参数进行聚类。使用美国某大学的电机轴承数据进行效果验证,与基于EMD分解的特征参数比,ALIF分解所得特征的聚类效果更好,类与类之间区分明显,不存在交叉混叠现象,且样本围绕类心的分布更加紧凑。实验结果证明了故障特征提取方法和故障模式识别方法的有效性。

机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究

针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准则选取有效的IMF分量进行核独立成分分析,分离出相互独立的有效故障特征频带分量;③计算各独立分量的复合多尺度模糊熵偏均值,并利用正交变换将独立分量正交化后构造多维超体,进而利用多维超体体积定义并计算信号的双测度分形维数,从而获得多尺度非线性动力学特征参数,实现机械故障诊断。仿真和实验结果表明:所提方法可有效抑制VMD分解的端点效应和模态混叠,信号分解效果好,特征参数分类精度高,极大地提高了机械故障诊断准确率。