基于多級信息融合的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機械是現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵設(shè)備，旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷一直是研究的熱點。本文主要將信息融合思想與旋轉(zhuǎn)機械故障診斷相結(jié)合，從信息融合的三個層面：數(shù)據(jù)級、特征級、決策級分別研究了信息融合方法在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(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算方法，該方法從統(tǒng)計的角度客觀的評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、機械振動信號的特點，進行了仿真實驗，仿真實驗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算過程中的正規(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)機械故障診斷的特征提取階段，總結(jié)了已有的兩種特征識別模型，多角度特征單獨識別模型和多角度特征組合識別模型，分析了兩種模型的優(yōu)缺點，進一

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，并對特征融合的結(jié)果建立了相似熵的量化指標進行評價，該方法能夠有效的消除特征間的冗余和一些不敏感特征，達到“去粗取精”的目的。在故障診斷的決策過程中，針對決策融合過程中的證據(jù)沖突問題，在D-S理論基礎(chǔ)上提出了用證據(jù)距離來描述證據(jù)間的相關(guān)性，客觀合理的決定“平均證據(jù)”，解決證據(jù)沖突問題，作出合理決策。
　　最后，在轉(zhuǎn)子試驗臺上對旋轉(zhuǎn)機械的不平衡、不對中、碰磨三種典型故障進行了實驗，利用