基于融合信息熵距的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動故障定量診斷研究.pdf

1、本課題來源于由國家自然科學(xué)基金(青年)資助的研究項(xiàng)目——大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動故障的融合信息熵定量特征研究（50105004）。 首先，本文闡明了研究信息融合故障診斷技術(shù)的意義，介紹了信息融合的概念，回顧了火電機(jī)組信息融合故障診斷方法的發(fā)展?fàn)顩r，特別提到了融合定量診斷是今后的發(fā)展方向。接著介紹了信息熵的基本概念，并詳細(xì)描述了旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動信號在時域的奇異譜熵、頻域的功率譜熵、時-頻域的小波空間特征譜熵和小波能譜熵這四種信息熵特征。

2、 隨后，詳細(xì)描述了轉(zhuǎn)子典型故障模擬實(shí)驗(yàn)，將本次實(shí)驗(yàn)的臺架，檢測系統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)過程進(jìn)行了詳細(xì)的描述。在經(jīng)過了大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析計(jì)算后，得到了六種轉(zhuǎn)子典型振動故障各自四種信息熵的熵值范圍，即熵帶。將每種熵看作是一個維度，那么這四種熵就組成了一個四維空間，對任意一種故障分別求它的四種熵帶的平均值，得到四個信息熵的熵值中心，把這種故障的四個熵值中心看成四維坐標(biāo)，就唯一確定了上述四維空間中的一個點(diǎn)，本文把這個點(diǎn)定義為該種故障在四維空間中的故障熵點(diǎn)。

3、同理，對其它幾種故障也可以得到各自在四維空間中的故障熵點(diǎn)。在這個基礎(chǔ)上，本文提出了一種新的轉(zhuǎn)子振動故障的融合定量診斷指標(biāo)——四維信息熵距。它綜合考慮了振動信號各個征兆域的特征，因而故障判別效果較好。 最后，本文指出了當(dāng)前融合定量診斷方法普遍存在的不足，就是只注重在單一狀態(tài)下對信號各個域的特征量進(jìn)行融合，卻忽略了故障信號的過程變化規(guī)律。通過定義信息 這樣一個能夠?qū)@種過程變化規(guī)律進(jìn)行描述的物理量來研究基于過程信息融合的診斷方法，這