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不同工况下旋挖钻机钻杆故障诊断方法 被引量：3
1
作者 庄国昌 《上海电机学院学报》 2023年第2期69-73,共5页
为有效降低生产实践中旋挖钻机钻杆发生掉钻事故的概率,基于室内模型对不同钻杆状态和转速下的旋挖钻机钻杆振动情况进行试验,利用经验模态分解(EMD)原理完成了信号特征分解,并基于反向传播(BP)神经网络对故障进行诊断识别。结果表明:... 为有效降低生产实践中旋挖钻机钻杆发生掉钻事故的概率,基于室内模型对不同钻杆状态和转速下的旋挖钻机钻杆振动情况进行试验,利用经验模态分解(EMD)原理完成了信号特征分解,并基于反向传播(BP)神经网络对故障进行诊断识别。结果表明:钻杆状态和转速对振动信号的EMD能量和EMD奇异值有较大影响,其中EMD能量主要集中在低阶次,EMD奇异值随阶次增加而逐渐减小。EMD奇异值大小排序为:正常状态>松动状态>破坏状态。基于EMD能量分布进行故障识别时,正常状态、松动状态和破坏状态的平均诊断识别正确率分别为97.2%、83.3%和83.3%。基于EMD奇异值分布进行故障识别时,正常状态、松动状态和破坏状态的平均诊断识别正确率分别为88.9%、86.1%和77.7%。基于EMD能量分布特征的故障诊断效果优于基于EMD奇异值分布特征的故障诊断效果,且对于钻杆松动状态的诊断识别效果优于破坏状态的诊断识别效果。 展开更多
关键词 旋挖钻机 经验模态分解(emd)能量 emd奇异值 反向传播(BP)神经网络 故障诊断
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基于EMD奇异值熵和GASVM的转子系统故障诊断方法 被引量：4
2
作者 毛仲强 王立辉 +2 位作者 段礼祥 金琳 谢骏遥 《化工自动化及仪表》 CAS 2016年第6期604-609,共6页
提出一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值熵的转子系统故障特征提取方法,克服了奇异值分解相空间重构参数难以选择的问题。然后将奇异值和奇异值熵作为故障特征输入到支持向量机(SVM)中,利用遗传算法(GA)对支持向量机进行参数优化,实现... 提出一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值熵的转子系统故障特征提取方法,克服了奇异值分解相空间重构参数难以选择的问题。然后将奇异值和奇异值熵作为故障特征输入到支持向量机(SVM)中,利用遗传算法(GA)对支持向量机进行参数优化,实现了故障的精确诊断。最后通过对转子不平衡、碰摩和不平衡-碰摩耦合3种故障的正确诊断,证明该方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 转子系统 emd奇异值熵 遗传算法 支持向量机
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