天津離心泵故障機理研究模擬實驗臺

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：為了解決變分模態分解的參數選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息，提出了一種多目標優化變分模態分解（VMD）的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關系數和峭度的目標函數以及綜合評價指標，將VMD的參數優化問題轉換成多目標優化的帕累托（Pareto）問題。首先，利用多目標粒子群優化算法（MOPSO）對三個目標函數進行尋優，得到VMD參數組合的比較好Pareto解集；其次，對Pareto解集用綜合評價指標對其進行評價，確定出VMD的比較好參數組合；利用已確定的比較好參數組合對軸承故障信號進行VMD分解，得到若干本征模態分量（IMFs）；再利用綜合評價指標選擇出比較好IMF，提取故障特征。仿真信號和實際軸承振動信號分析結果表明所提方法的有效性。關鍵詞：變分模態分解；故障診斷；信息熵；峭度；多目標粒子群優化算法山西故障機理研究模擬實驗臺怎么樣滑動軸承油膜故障機理研究模擬實驗臺。

瓦倫尼安實驗臺主要用于高速旋轉軸系的轉子動力學驗證研究，配合多通道振動數據采集器，上位機軟件，電渦流傳感器，振動加速度傳感器，激光轉速計，冷卻水循環系統使用。，多通道信號能夠更加***地表征旋轉機械的運行狀態，因此融合多傳感器信號采集通道的診斷方法相較于單通道方法更能準確判斷機械故障。針對利用單信號采集通道實施故障辨識方法的識別精度較低問題，提出一種融合多通道信息的集成極限學習機模式辨識方法應用于旋轉機械故障診斷。首先通過布置在機械設備關鍵部位的多個信號采集通道獲取振動信號，并對各通道信號分別提取相同特征，構建與通道相對應的特征集；其次將各特征集劃分為訓練、測試集并分別構建及測試極限學習機，實現信號采集通道與分類模型的一一對應；***采用相對多數投票法對各極限學習機的輸出進行整合得到集成模型，從決策層角度實現多通道的信息融合，并輸出機械設備故障診斷結果。實驗結果表明，該方法相較于利用單通道信號的極限學習機具有較好穩定性及較高辨識精度。關鍵詞：故障診斷；多通道；集成學習；極限學習機；

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