IMIBSE与ISOMAP在旋转机械故障诊断中的应用

作者：周继彦,柳金峰,胡义华. 日期：2024-06-27/span> 浏览：582 查看PDF文档

摘要:针对基本熵的区域划分标准不理想,导致无法有效测量振动信号的复杂度,使故障诊断的准确率不佳这一问题,提出了一种基于改进多尺度改进基本熵(IMIBSE)、等距特征映射(ISOMAP)和随机森林(RF)的旋转机械故障诊断方法。首先,采用基于方差的区域划分准则对基本熵进行了改进,结合改进的粗粒化处理,提出了IMIBSE,并将其用于提取故障特征;随后,利用ISOMAP对原始故障特征进行了特征降维,选择了对分类贡献最大的一组特征作为故障敏感特征;最后,基于RF建立了多故障分类器,将故障敏感特征输入至RF模型进行了训练和测试,实现了旋转机械的故障识别,利用齿轮箱和离心泵两种故障数据集将IMIBSE方法与复合多尺度基本熵、多尺度改进基本熵、多尺度基本熵进行了比较和分析。研究结果表明:IMIBSE不仅具有最佳的可视化效果,而且取得的识别准确率最高,二者均达到了100%,而二者的平均分类准确率分别为100%和99.8%;相较于其他故障诊断方法,IMIBSE方法的准确率更高,而且适用于小样本的故障识别问题。

关键词:齿轮箱;离心泵;故障诊断;改进多尺度改进基本熵;等距特征映射;随机森林;改进的粗粒化处理

中图分类号:TH133.3文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)06-1027-13


本文引用格式:

周继彦,柳金峰,胡义华.IMIBSE与ISOMAP在旋转机械故障诊断中的应用［J］.机电工程,2024,41(6):1027-1038,1067.

ZHOU Jiyan, LIU Jinfeng, HU Yihua. Application of IMIBSE and ISOMAP in fault diagnosis of rotating machinery［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(6):1027-1038,1067.