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关于ReliefF算法最优的尺度阐述

ca88手机版故障机理分析可知,液压泵正常状态下的振动是由随机的机械振动和流体振动两部分构成,机械振动的无规则程度较高,模式较为复杂且自相似性低,因此最为复杂;当液压发生损伤故障时,液压冲击引起的振动增强,特定频率产生固定的周期性冲击加强,信号模式较为简单自相似性高,因此故障状态下的复杂性低于正常状态;由于滑靴故障为磨损类故障,会破坏滑靴磨损与斜盘间的油膜而造成滑靴与斜盘间出现干摩擦,引起高压腔出现附加振动,因此滑靴故障较为复杂;


松靴故障发生时即滑靴与柱塞球头间隙增大,会使柱塞球头对滑靴与斜盘产生强烈碰撞冲击,造成大量振动能量集中于故障频率处,因此松靴故障复杂性最低;通过MSE和PMMSE曲线的大小关系得出的复杂度顺序与液压泵故障机理分析结果一致,说明多尺度熵能够正确反映液压泵不同类型信号的复杂程度。改进多尺度熵方法能够显著降低熵值标准差,减少了不同类型振动信号误差棒图曲线的重叠度,并且多尺度熵偏均值曲线更加平稳、波动更小,说明改进多尺度熵分类效果更佳。


随着滑靴故障程度的加深,磨损程度愈加严重,造成的附加振动更加明显,即在故障特征频率处的振动更强,造成了振动信号的模式更加规律、规则性更强,因此复杂程度降低。通过MSE曲线和PMMSE曲线的大小关系得出的复杂度与分析结果一致,说明多尺度熵能够正确反应滑靴不同故障程度信号的复杂度。


在保持熵值曲线走势和熵值大小关系的基础上,改进多尺度熵方法能够显著降低熵值标准差并减少了不同程度振动信号误差棒图曲线重叠度,并且多尺度熵偏均值曲线更加平稳波动更小,说明改进多尺度熵分类效果更佳。滑靴与柱塞球头间隙增大,造成柱塞与滑靴碰撞冲击加重,即在故障特征频率处的振动更强,振动信号的模式更加规律、规则性更强,因此复杂程度降低。通过MSE曲线和PMMSE曲线的大小关系得出的复杂度与分析结果一致,说明多尺度熵能够正确反映松靴不同故障程度信号的复杂度。


在保持熵值曲线走势和熵值大小关系的基础上,改进多尺度熵方法能够显著降低熵值标准差并减少不同程度振动信号误差棒图曲线重叠度,并且多尺度熵偏均值曲线更加平稳波动更小,说明改进多尺度熵分类效果更佳。


ca88会员登录故障识别方法与滚动轴承一致,首先利用ReliefF加权特征算法对尺度因子进行优选,筛选出区分效果最好的最优尺度因子,将最优尺度因子下的样本熵值和多尺度熵偏均值作为特征值构造特征向量,从而得到训练样本和测试样本的特征集,然后进行聚类分析得到各个类型的聚类中心;最后根据欧式距离最小原则对测试样本进行分类。


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点击次数:  更新时间:2018-01-06 09:19:26  【打印此页】  【关闭