基于多傳感器信息融合的轉(zhuǎn)子振動形態(tài)實(shí)時(shí)重構(gòu)技術(shù)的中期報(bào)告

基于多傳感器信息融合的轉(zhuǎn)子振動形態(tài)實(shí)時(shí)重構(gòu)技術(shù)的中期報(bào)告一、選題背景機(jī)旋轉(zhuǎn)部件振動診斷是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)智能監(jiān)測和維護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)。具體來說，機(jī)旋轉(zhuǎn)部件振動主要包括機(jī)械結(jié)構(gòu)的變形、旋轉(zhuǎn)配重不平衡、軸承故障等不同類型的振動。為了進(jìn)行機(jī)旋轉(zhuǎn)部件振動診斷，通常采用振動傳感器獲取振動信號，并借助信號處理算法實(shí)現(xiàn)故障診斷。然而，由于受制于振動傳感器的靈敏度和精度，以及環(huán)境干擾等因素，所獲取到的振動信號可能存在較大的噪聲干擾，而且單一傳感器只能獲取到部分振動信息，因此振動信號具有不確定性和不完全性。這就需要通過多傳感器信息融合的方式來實(shí)現(xiàn)時(shí)域、頻域和時(shí)頻域等多個(gè)角度的振動形態(tài)實(shí)時(shí)重構(gòu)，從而提高振動診斷的準(zhǔn)確度和可靠性。二、研究目的本次研究旨在基于多傳感器信息融合的轉(zhuǎn)子振動形態(tài)實(shí)時(shí)重構(gòu)技術(shù)，解決機(jī)旋轉(zhuǎn)部件振動診斷面臨的難題，提高診斷準(zhǔn)確度和可靠性。具體研究內(nèi)容包括：（1）基于多傳感器信號處理技術(shù)，對不同信號的特征進(jìn)行提取和分析，實(shí)現(xiàn)時(shí)域、頻域和時(shí)頻域的特征提取。（2）基于多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將不同傳感器采集的信號進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)振動信號的實(shí)時(shí)重構(gòu)。（3）運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，對振動特征進(jìn)行分類和診斷分析，并對隱含的機(jī)器故障進(jìn)行預(yù)測和判斷。三、研究方法本次研究采用以下研究方法：（1）特征提取：運(yùn)用小波變換、時(shí)頻分析等方法，對振動信號中的時(shí)域、頻域和時(shí)頻域等不同特征進(jìn)行提取，構(gòu)建振動特征庫。（2）數(shù)據(jù)融合：將不同振動信號進(jìn)行融合，基于卡爾曼濾波、小波包變換等方法，實(shí)現(xiàn)振動信號的實(shí)時(shí)重構(gòu)和降噪處理。（3）分類診斷：通過機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，實(shí)現(xiàn)對振動特征的分類診斷，從而判斷轉(zhuǎn)子振動狀態(tài)并預(yù)測機(jī)器故障。四、預(yù)期成果（1）實(shí)現(xiàn)多傳感器信號信息融合，在時(shí)域、頻域和時(shí)頻域等多個(gè)角度實(shí)時(shí)重構(gòu)轉(zhuǎn)子振動信號。（2）構(gòu)建轉(zhuǎn)子振動信號特征庫，實(shí)現(xiàn)對振動信號特征的提取、分類和診斷分析。（3）實(shí)現(xiàn)振動信號分類和故障診斷預(yù)測功能，提高機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)智能監(jiān)測和維護(hù)的能力。五、研究進(jìn)度本次研究已完成以下工作：（1）對機(jī)旋轉(zhuǎn)部件振動信號的特征進(jìn)行了分析和提取，并構(gòu)建了振動特征庫。（2）研究了多傳感器數(shù)據(jù)融合的技術(shù)路線，運(yùn)用卡爾曼濾波對多傳感器信號進(jìn)行了融合實(shí)驗(yàn)。（3）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法對振動特征進(jìn)行了分類診斷，并對動態(tài)振動特征進(jìn)行了實(shí)時(shí)處理。六、存在的問題及展望（1）多傳感器信號數(shù)據(jù)融合存在較高的計(jì)算成本和算法復(fù)雜度。（2）對于某些較小的故障，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可能存在較大的預(yù)測誤差。展望：未來將進(jìn)一步研究多傳感器信號數(shù)