基于粗糙集和神经网络的内燃机转子振动故障诊断方法研究

作者:陈金杰; 刊名:内燃机 上传者:董丽敏

【摘要】提出了一种基于粗糙集和神经网络的柴油机转子振动故障诊断方法。首先计算传感器采集数据的小波包,提取振动信号能量特征,其次粗糙集对不同振动信号能量特征数据离散方法的基础上,针对数据结构特征确定了等频离散法与公平尺度法相结合的离散方法,最后以获取的规则为输入,利用BP神经网络进行故障诊断。将我们建立的故障诊断方法应用到柴油机转子振动系统中去,表明了该种方法的有效性。

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基于粗糙集和神经网络的内燃机转子振动故障诊断方法研究 1陈金杰 (91245 部队,辽宁 葫芦岛 125000) 摘要:提出了一种基于粗糙集和神经网络的柴油机转子振动故障诊断方法。首先计算传感器采集数据的小波包,提取振动信号能量特征,其次粗糙集对不同振动信号能量特征数据离散方法的基础上,针对数据结构特征确定了等频离散法与公平尺度法相结合的离散方法,最后以获取的规则为输入,利用 BP 神经网络进行故障诊断。将我们建立的故障诊断方法应用到柴油机转子振动系统中去,表明了该种方法的有效性。关键词:粗糙集;柴油机转子振动;故障诊断;神经网络 中图分类号: 文献标识码: 文章编号:TK418 A 1000 - 6494(2018)03 - 0046 - 03 Fault Diagnosis of Diesel Rotor Vibration Based on Rough Set and Neural Network CHEN Jinjie 1 91245 PLA Troops, Huludao, 125000)( Abstract: A method of diesel rotor vibration fault diagnosis based on rough set and neural network was proposed. Firstly wavelet packet of collected data was calculated, energy feature of vibration signal was extracted. On the basis of different data discrete method, a combined discrete method was determined by data construct. Finally, faults were diagnosed by BP network, using simplified rule. The fault diagnosis method was applied to diesel, which is feasible. Keywords: rough set; diesel rotor vibration; fault diagnosis; neural network 0 前言 内燃机车是我国铁路行业的主力机车,内燃机车结构复杂,承受的负载大,故障发生概率大,其转子振动问题一直未得到有效解决,困扰着工程技术人员。针对内燃机转子振动问题特点,系统分析了转子不对中、支座松动和动、静碰摩等三种转子故障。在充分研究数据挖掘的体系结构的基础上,系统地研究了小波包及粗糙集理论在转子振动数据监测诊断中的应用。通过获取的转子故障振动信号的数据,针对转子系统常见的几种故障展开研究,为发动机转子振动信号监测和诊断提供有意义的方法支撑 。 [1] 以传感器采集数据的小波包为基础,提取振动信号能量特征,确定了小波包的分解层数。将小 波包与粗糙集理论相结合,对转子不对中、支座松动和碰摩故障振动信号进行了数据挖掘,获取了简化的规则。以获取的规则为基础,利用神经网络的方法诊断转子振动故障。在样本数据足够多的情况下,我们建立的粗糙集和神经网络故障诊断方法可以推广到其他机械。 1 故障诊断综合方法 首先在传感器获取的内燃机转子振动数据基础上,提取振动信号能量特征,将小波包与粗糙集理论相结合,利用粗糙集方法化简,获取相应的规则。以获取的规则为基础,利用 神经网络的方BP 法诊断转子

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