检索结果-南通市图书馆

机电工程 2024年第8期41卷 1386-1397页

作者：曹丽芳袁征尹久郭海涛黄河水利职业技术学院河南开封475004 湖北轻工职业技术学院机电工程学院湖北武汉430070 华南理工大学土木交通学院广东广州510640

针对传统故障诊断方法只关注故障检测部分,而对样本是否存在故障的研究较少的问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)-注意熵(AE)和黏菌算法优化极限学习机(SMA-ELM)的旋转机械综合故障诊断模型。首先,针对正常样本和... 详细信息

针对传统故障诊断方法只关注故障检测部分,而对样本是否存在故障的研究较少的问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)-注意熵(AE)和黏菌算法优化极限学习机(SMA-ELM)的旋转机械综合故障诊断模型。首先,针对正常样本和故障样本的复杂性差异,建立了注意熵阈值,计算旋转机械的AE,并将其与阈值进行了比较,若熵值小于该阈值则表明样本存在故障,反之样本是健康的;然后,利用CEEMDAN对故障样本的振动信号进行了分解,提取前6阶分量的AE值;最后,将故障特征输入至SMA-ELM模型中进行了故障识别,利用3种旋转机械故障数据集对该综合故障诊断模型的可靠性进行了研究。研究结果表明:该阈值设置方法可以100%准确地检测样本是否存在故障,后续的故障诊断模型能够准确地检测出样本的故障类型,识别准确率分别达到了99.44%、100%和98%。该综合故障诊断模型能够避免正常样本被误判为故障样本,为旋转机械的故障检测提供了一种可行的思路。

关键词：旋转机械滚动轴承综合故障诊断故障阈值注意熵自适应噪声完备经验模态分解黏菌算法优化极限学习机

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