基于EWT-SVDP的旋轉機械故障診斷

基于EWT-SVDP的旋轉機械故障診斷基于EWT-SVDP的旋轉機械故障診斷摘要：旋轉機械是工業(yè)生產過程中廣泛應用的重要設備,但隨著使用時間的增加，機械故障頻繁發(fā)生，給生產效率和安全帶來了威脅。因此，研究和開發(fā)一種高效的故障診斷方法對于提高旋轉機械的可靠性和穩(wěn)定性具有重要意義。本論文提出了一種基于EWT-SVDP的旋轉機械故障診斷方法，該方法能夠準確、快速地識別出不同類型的故障，并提供相應的處理方法。關鍵詞：旋轉機械、故障診斷、EWT-SVDP1.引言旋轉機械廣泛應用于工業(yè)生產領域，包括發(fā)電廠、鋼鐵廠和化工廠等。然而，隨著機械設備的長時間使用，機械故障頻繁發(fā)生，導致產能下降和生產效率低下。因此，研究和開發(fā)一種高效的故障診斷方法對于提高機械設備的可靠性和穩(wěn)定性具有重要意義。2.相關工作在過去的幾十年中，許多研究人員致力于旋轉機械故障診斷的研究。其中包括基于振動信號分析的故障診斷、基于故障模式識別的故障診斷、基于機器學習的故障診斷等方法。然而，這些方法在實際應用中存在一定的局限性，如計算復雜度高、診斷準確性低等。3.方法介紹本文提出了一種基于EWT-SVDP的旋轉機械故障診斷方法。該方法首先使用小波變換提取旋轉機械的振動信號特征，然后利用奇異值分解對特征進行降維處理，最后使用支持向量機進行故障模式識別。3.1小波變換小波變換是一種廣泛用于信號處理和故障診斷的方法，它能夠提取信號的頻率和幅度特征。在本文中，我們選擇了小波變換的一種變體——EWT（EmpiricalWaveletTransform），它能夠更好地適應非線性和非平穩(wěn)信號的特征提取。3.2奇異值分解奇異值分解（SVDP）是一種常用的信號處理方法，它能夠對數(shù)據(jù)進行降維處理。在本文中，我們使用奇異值分解對小波變換得到的特征進行降維，以減少計算復雜度和提高診斷準確性。3.3支持向量機支持向量機（SVM）是一種常用的機器學習方法，它能夠根據(jù)已知樣本來建立一個分類模型，并對未知樣本進行分類。在本文中，我們使用支持向量機對降維后的特征進行故障模式識別，以準確地判斷機械故障的類型。4.實驗結果為了驗證提出的方法的有效性，我們選擇了某個發(fā)電廠的旋轉機械進行實驗。實驗結果表明，提出的方法能夠準確地識別出旋轉機械的不同類型故障，并提供相應的處理方法。與傳統(tǒng)方法相比，提出的方法具有更高的診斷準確性和更快的診斷速度。5.總結與展望本文提出了一種基于EWT-SVDP的旋轉機械故障診斷方法，通過對機械振動信號的特征提取和降維處理，能夠準確地識別出不同類型的故障，并提供相應的處理方法。實驗結果表明，提出的方法具有較高的診斷準確性和較快的診斷速度。然而，本方法仍然存在一些不足，如對故障類型的覆蓋范圍較窄，需要進一步改進和優(yōu)化。未來的工作可以探索更多的特征提取方法和模型優(yōu)化算法，以提高旋轉機械故障診斷的準確性和穩(wěn)定性。參考文獻：[1]ZhaoJ,ZhaX,ZhangX,etal.HealthconditionassessmentandremainingUsefullifepredictionmethodsformachinery:aReview.JournalofMechanicalScienceandTechnology,2020,34(4):1517-1532.[2]WangL,WuJZ,ZhouZY.FaultdiagnosisofrotatingmachinerybasedonEEMDandLSTM.JournalofSoundandVibration,2020,472:115231.[3]ZhangY.Wavelet-basedmulti-scalepatternrecognitionforrotatingmachin