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精细广义复合多元多尺度反向散布熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：9
1
作者 郑近德 陈焱 +1 位作者 童靳于 潘海洋 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1315-1325,共11页
多尺度反向散布熵能够有效度量时间序列的复杂性,但在粗粒化构造上存在缺陷,且在表征滚动轴承非线性故障特征时缺乏对其他通道同步信息的有效利用。为了准确提取轴承信号的故障特征,结合精细化和广义复合多尺度的思想,将表征同步多通道... 多尺度反向散布熵能够有效度量时间序列的复杂性,但在粗粒化构造上存在缺陷,且在表征滚动轴承非线性故障特征时缺乏对其他通道同步信息的有效利用。为了准确提取轴承信号的故障特征,结合精细化和广义复合多尺度的思想,将表征同步多通道数据多变量复杂度的多变量熵理论应用到轴承故障诊断中,提出了精细广义复合多元多尺度反向散布熵(RGCMvMRDE)。在此基础上,提出了一种基于RGCMvMRDE与引力搜索算法优化支持向量机(GSA-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用RGCMvMRDE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建故障特征集;其次,采用GSA-SVM对故障类型进行智能识别;最后,将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析,并将其与现有基于多尺度反向散布熵、广义多尺度反向散布熵和精细复合多元多尺度排列熵的故障特征提取方法进行了对比。研究结果表明,所提RGCMvMRDE不仅能够有效和精准地诊断轴承的不同故障类型和故障程度,且诊断效果优于上述对比方法。 展开更多
关键词 精细广义复合多元多尺度反向散布熵 滚动轴承 故障诊断 特征提取
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基于精细复合多尺度散布熵的抗蛇行减振器故障诊断 被引量：2
2
作者 岑潮宇 代亮成 +3 位作者 池茂儒 赵明花 郭兆团 曾鹏程 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4334-4343,共10页
抗蛇行减振器作为高速列车关键悬挂元件在减轻列车横向振动提高安全性和稳定性上有重要作用,为实现对抗蛇行减振器故障进行精确诊断,针对非线性振动信号故障特征不明显的问题,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete ensemble... 抗蛇行减振器作为高速列车关键悬挂元件在减轻列车横向振动提高安全性和稳定性上有重要作用,为实现对抗蛇行减振器故障进行精确诊断,针对非线性振动信号故障特征不明显的问题,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与精细复合多尺度散布熵结合的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN分解信号得到本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),计算精细复合多尺度散布熵组成特征集,然后融合多个通道振动信号特征并用核主成分分析法进行降维,将降维后的特征集分成训练集和测试集,最后输入到改进麻雀算法优化的支持向量机模型中进行训练与诊断。为验证方法的可行性,以机车滚动振动试验台模拟列车运行的不同速度,设置抗蛇行减振器故障工况,通过转向架和车体多个位置传感器获得试验数据进行分析。研究结果表明,经过优选的特征集能更好地捕捉抗蛇行减振器故障的特征信息,与未经优选的特征集相比故障诊断结果正确率有所提升;多通道融合特征的方法与单通道相比反映故障信息更加全面,补偿了单一通道诊断结果精确度低的不足,进一步提高了故障诊断结果正确率;改进麻雀算法优化了模型参数,解决了参数设计的盲目性,提高了模型分类识别能力,并与其他算法相比验证了优越性。运用该方法对抗蛇行减振器进行故障诊断,能够有效诊断出抗蛇行减振器故障类型,为抗蛇行减振器故障诊断提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 抗蛇行减振器 故障诊断 改进麻雀算法 精细复合多尺度散布熵 支持向量机
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基于改进精细复合多尺度归一化散布熵的生物组织变性识别
3
作者 刘备 蔡剑华 +1 位作者 杨江河 彭梓齐 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1761-1767,共7页
在高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,生物组织变性识别是不可或缺的关键部分。多尺度散布熵(MDE)作为一种非线性方法,被广泛应用于生物组织变性识别。然而MDE在粗粒化过程中时容易出现信息丢失和稳定性较差的问题,难以全面提取组织变性... 在高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,生物组织变性识别是不可或缺的关键部分。多尺度散布熵(MDE)作为一种非线性方法,被广泛应用于生物组织变性识别。然而MDE在粗粒化过程中时容易出现信息丢失和稳定性较差的问题,难以全面提取组织变性特征。为了解决上述问题,提出了基于改进精细复合多尺度归一化散布熵(IRCMNDE)的生物组织变性识别方法。引入RCMDE,将其传统粗粒化过程中的平均值计算替换为最大值计算以解决MDE传统粗粒化过程中的问题,突出信号变性特征。通过对熵值的归一化处理减弱不同参数选择导致的熵值波动,形成IRCMNDE方法。将所提方法应用于实测HIFU回波信号数据,并采用概率神经网络(PNN)进行识别。研究结果表明:相较于MPE、MDE和RCMDE方法,基于IRCMNDE的生物组织变性识别率更高,高达96.77%,能更好地区分未变性与变性生物组织。 展开更多
关键词 HIFU 改进精细复合多尺度归一化散布熵 生物组织 变性识别
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基于精细复合多元多尺度散布熵和深度残差收缩网络的轴向柱塞泵故障诊断
4
作者 储焰 常远 汤何胜 《机床与液压》 2025年第6期142-147,共6页
为了克服单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出一种新的轴向柱塞泵故障诊断方法,将精细复合多元多尺度散布熵(RCMMDE)嵌入深度残差收缩网络(DRSN)框架中,更精确地提取轴向柱塞泵非线性故障特征。通过RCMMDE全面... 为了克服单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出一种新的轴向柱塞泵故障诊断方法,将精细复合多元多尺度散布熵(RCMMDE)嵌入深度残差收缩网络(DRSN)框架中,更精确地提取轴向柱塞泵非线性故障特征。通过RCMMDE全面表征轴向柱塞泵故障信息,构建故障特征集;利用DRSN对轴向柱塞泵的故障进行分类;最后,通过轴向柱塞泵故障模拟实验,获取典型故障信号特征,并与其他智能诊断算法进行对比,验证模型的泛化能力,实现柱塞泵故障特征的精准识别。结果表明:随着尺度因子的增大,RCMMDE可实现轴向柱塞泵微弱故障特征的有效分离;DRSN模型提高了对高噪声振动信号的特征学习能力,故障诊断精度达到96.21%,明显优于其他分类算法。 展开更多
关键词 轴向柱塞泵 故障诊断 精细复合多元多尺度散布熵(RCMMDE) 深度残差收缩网络(DRSN)
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基于IRCMMRDE和HHO-PNN的轴承损伤辨识模型
5
作者 桂芳 李健 刘磊 《机电工程》 北大核心 2025年第1期62-71,共10页
采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速... 采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速度计和麦克风两种类型的传感器,同时获得了滚动轴承不同工况下的振动和声音信号,构建了故障信息量更丰富的多通道信号;随后,提出了能够同步分析多通道信号的IRCMMRDE方法,并将其用于提取滚动轴承多通道信号的故障特征;接着,采用哈里斯鹰优化器(HHO)对概率神经网络的平滑因子进行了自适应寻优,构造了网络结构最优的PNN模型;最后,将损伤样本输入至HHO-PNN模型中,进行了故障的分类识别,完成了滚动轴承样本的故障辨识;并基于滚动轴承声振信号数据集,对基于IRCMMRDE-HHO-PNN的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于IRCMMRDE和HHO-PNN的故障诊断方法的准确率达到了99.6%,平均的识别准确率达到了99.8%,优于其他多种特征提取方法;同时,对多通道融合信号进行分析取得的准确率优于单个通道的信号,准确率分别提高了8.8%和4.8%;此外,HHO-PNN分类器模型的诊断性能优于其他分类模型,更具有泛化性和实用性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 改进精细复合多元多尺度反向散布熵 概率神经网络 多通道信号 哈里斯鹰优化器
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基于SORT映射的IRCMFDE在旋转机械故障诊断中的应用 被引量：2
6
作者 王潞红 邹平吉 《机电工程》 北大核心 2024年第1期11-21,共11页
针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精... 针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE)方法的正态累积分布函数,同时对RCMFDE方法的粗粒化方式进行了改进,提出了基于SORT映射的IRCMFDE方法;随后,利用IRCMFDE方法提取了旋转机械振动信号的故障特征,构造了故障特征集;最后,采用BA-RVM分类器对旋转机械的故障类型进行了智能化的识别和分类;将基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法应用于滚动轴承、离心泵和齿轮箱的实验数据分析,并将其与现有故障诊断方法进行了对比分析。研究结果表明:基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法能够有效地识别旋转机械的故障状态,识别准确率分别达到了100%、98%和99%,相比基于RCMFDE、精细复合多尺度熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法,该故障诊断方法的效率和平均识别准确率均优于对比方法,其更适合应用于旋转机械的在线实时故障监测。 展开更多
关键词 改进精细复合多尺度波动散布熵 SORT映射 蝙蝠算法优化的相关向量机 旋转机械 故障分类识别
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基于声振信号融合的IRCMMDE离心泵损伤检测方法 被引量：5
7
作者 陆春元 焦洪宇 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第6期952-959,共8页
离心泵早期的损伤特征比较微弱,难以有效提取其故障特征。针对这一问题,提出了一种基于声振信号融合的改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)和GWO-SVM的离心泵损伤检测方法。首先,利用多个传感器收集了离心泵在不同损伤状态下的声音... 离心泵早期的损伤特征比较微弱,难以有效提取其故障特征。针对这一问题,提出了一种基于声振信号融合的改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)和GWO-SVM的离心泵损伤检测方法。首先,利用多个传感器收集了离心泵在不同损伤状态下的声音和振动信号,并将声音和振动信号进行了融合,以充分利用不同类型信号中所蕴含的损伤特征信息;随后,针对多元多尺度散布熵(MMDE)不稳定的缺陷,对MMDE的粗粒化处理进行了优化,提出了改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)的复杂性测量指标;接着,利用IRCMMDE对声振融合信号进行了损伤特征提取,构建了各个损伤状态下的特征矩阵;最后,利用灰狼算法优化的支持向量机分类器,对各个损伤状态下的特征矩阵进行了识别,得到了最终的离心泵损伤检测结论。研究结果表明:采用基于声振信号融合的离心泵损伤检测方法,其最高可达到99.2%的故障识别准确率,相比于基于MMDE和RCMMDE的损伤检测方法,其能够更准确地识别出离心泵的损伤;该方法还能有效缓解单一信号检测时的不确定性,并且在多次实验验证下,其仍具有很高的检测精度。 展开更多
关键词 声振信号融合 离心泵损伤检测 改进精细复合多元多尺度散布熵 灰狼算法 支持向量机
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基于RCMRFDE和ELM的滚动轴承故障检测方法 被引量：3
8
作者 周经龙 乔惠萍 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第1期1-10,共10页
为了有效地提升滚动轴承故障诊断的可靠性和准确性,鉴于精细复合多尺度反向波动散布熵(RCMRFDE)方法在描述非线性序列复杂度和特征提取方面的优势,提出了一种结合RCMRFDE和极限学习机(ELM)的滚动轴承综合故障检测方法(该方法包括健康检... 为了有效地提升滚动轴承故障诊断的可靠性和准确性,鉴于精细复合多尺度反向波动散布熵(RCMRFDE)方法在描述非线性序列复杂度和特征提取方面的优势,提出了一种结合RCMRFDE和极限学习机(ELM)的滚动轴承综合故障检测方法(该方法包括健康检测和故障分类)。首先,根据滚动轴承健康和故障振动信号复杂性具有显著性差异的特点,利用RCMRFDE预先检测了滚动轴承的健康状态,筛选出了健康轴承;然后,采用RCMRFDE提取出了剩余故障轴承的故障特征,并采用极限学习机(ELM)对故障类型进行了智能化的识别;最后,基于两种公开的滚动轴承故障实验数据,分别采用RCMRFDE+ELM方法与其他5种故障诊断方法进行了检测,并将所得结果进行了比较分析,以验证新方法的检测精度、分类准确率、效率和可靠性。研究结果表明:采用RCMRFDE+ELM方法能够准确地检测出滚动轴承是否存在故障,并且在二次实验中,对于故障轴承的平均识别准确率分别达到了99.96%和99.67%,均高于其他方法。该方法可以为建立滚动轴承的健康监测模型提供阈值设置方法和诊断思路。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 故障特征提取 轴承健康检测 故障分类 精细复合多尺度反向波动散布熵 极限学习机 综合故障检测
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