基于电流与红外图像异构数据融合的交流电机滚动轴承故障诊断方法(英文)

作     者：刘沛津 郭子辰 何林 晏东阳 张香瑞 

作者机构：西安建筑科技大学机电工程学院 西安建筑科技大学理学院 

出 版 物：《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 (测试科学与仪器(英文版))

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0838[工学-公安技术] 

基　　金：National Natural Science Foundation of China (No.61903291) Shaanxi Province Key R&D Program (No. 2022GY-134) 

主　　题：电流信号 红外图像 决策级融合 滚动轴承 故障诊断 

摘      要：为提高电机在非平稳工况下运行时滚动轴承故障诊断的准确率，本文提出一种基于电流与红外图像异构数据融合的交流电机滚动轴承故障诊断方法。首先使用VMD分解电机电流信号，提取轴承故障信号所在的低频段分量；在此基础上，将低频段电流信号转化为适用于卷积神经网络的二维图，并利用卷积神经网络及softmax分类器对数据集进行分类；其次对红外图像进行图像分割并提取故障特征，从而与库中故障轴承红外图像进行相似度计算，进一步的利用sigmod分类器对数据进行分类；最终，引入一种决策级融合的方法，将电流信号与红外图像信号诊断结果按权重进行融合，获得电机轴承故障诊断结果。通过实验验证，本文提出的故障诊断方法，在载荷变动情况下均可以进行电机轴承外环故障诊断，故障诊断的准确率可达98.85%。