基于多級(jí)信息融合的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機(jī)械是現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵設(shè)備，旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷一直是研究的熱點(diǎn)。本文主要將信息融合思想與旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷相結(jié)合，從信息融合的三個(gè)層面：數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)、決策級(jí)分別研究了信息融合方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用。
　　首先，從多傳感器信息冗余的角度，比較了已有的計(jì)算多傳感器冗余性的各種方法，從互信息熵的角度提出了一種新的多傳感器冗余度計(jì)算方法，該方法從統(tǒng)計(jì)的角度客觀的評(píng)判兩傳感器之間的互信息，比已有的算法穩(wěn)定性好，根據(jù)旋轉(zhuǎn)

2、機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，仿真實(shí)驗(yàn)證明了新方法的有效性，能更好的描述多傳感之間的冗余性。
　　其次，從數(shù)據(jù)級(jí)信息融合的角度，總結(jié)了軸心軌跡和矢功率譜的特征提取方法，在改變軸心軌跡不變矩計(jì)算過(guò)程中的正規(guī)化矩公式基礎(chǔ)上，提出了一種新的軸心軌跡不變矩特征提取方法，能很好的提取軸心軌跡特征。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的特征提取階段，總結(jié)了已有的兩種特征識(shí)別模型，多角度特征單獨(dú)識(shí)別模型和多角度特征組合識(shí)別模型，分析了兩種模型的優(yōu)缺點(diǎn)，進(jìn)一

3、步提出了一種基于典型相關(guān)和相似熵的的特征融合方法，并對(duì)特征融合的結(jié)果建立了相似熵的量化指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，該方法能夠有效的消除特征間的冗余和一些不敏感特征，達(dá)到“去粗取精”的目的。在故障診斷的決策過(guò)程中，針對(duì)決策融合過(guò)程中的證據(jù)沖突問(wèn)題，在D-S理論基礎(chǔ)上提出了用證據(jù)距離來(lái)描述證據(jù)間的相關(guān)性，客觀合理的決定“平均證據(jù)”，解決證據(jù)沖突問(wèn)題，作出合理決策。
　　最后，在轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)上對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的不平衡、不對(duì)中、碰磨三種典型故障進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，利用