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《多源时域频域数据融合故障诊断方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、多源时域频域数据融合故障诊断方法及其应用李明，吴志鹏，牛美英(邢台职业技术学院，河北邢台054035)摘要：介绍并构建了故障特征向疑，给出了一种多源时域频域数据融合故障诊断方法，用神经网络给出了基本概率分配,证据理论融合各传感器的信号而得诊断结果。对液压泵进行了试验，结果表明，该诊断系统充分利用了多源数据的兀余互补信息，提高了诊断的可靠性和准确性，降低了诊断的不确定性。关键词：故障诊断；多源数据融合；时域频域；S证据理论中图分类号：TP3O2.8Multi-sourceTimeandFrequencyDomai
2、nDataFusionFaultDiagnosisMethodandItsApplicationLiMing,WuZhi-peng,NiuMei-ying(XingtaiVocationalandTechnicalCollege,Xingtai,Hebei054035)Abstract:Thispaperintroducesandbuildsfaultfeaturevectors,basicprobabilityassignmentfunctionsaregainedneuronalnetworks,diagn
3、osedresultsistheoutputofevidencetheorymodulewhichfusedmulti-sourcetimeandfrequencydomain.Thefaultdiagnosissystemistestedonthehydraulicpump,itisshownfromtheresultoftheexperiment:thesystemusesfullyredundantcomplementaryinformationofmulti-sourcedata»itimprovest
4、hereliabilityandexact『atiooffaultdiagnosis,anddecreasestheuncertainty.Keywords:faultdiagnosis;multi-datafusion;time-domainanalysis;D-Sevidencetheory1引言在故障诊断实践中发现，仅利用设备单方血的故障特征信息进行故障诊断，具冇不确定性，甚至冇些结果不可靠，只有综合合理利用设备多方血的故障信息，才能实现对设备全面而准确的诊断，而D-S证据理论是一种利川多源信息來进行决策
5、的方法，故其在故障诊断领域的应用受到普遍关注卩叫2故障特征向量2.1时间特征量故障诊断常用的时域参数分有量纲的参数和无量纲的参数，有量纲的参数主要有峰值、均方根值、绝対均值、方差等⑶。峰值是倍号可能出现的最人瞬吋俏，表示为可近似计算为心，卜⑴皿⑸方差描述信号偏离中心趋势的波动程度，它是信号的动态分量，方差定义为O-/=匚(x-jUr)2p(x)(k(6)式中从一均值可近似计算为因有量纲的特征参数随载荷的变化波动很大，在实际中难以应用，对其进行归一化处理可得无量纲的数字特征参数：波形指标S、峰值指标C、脉冲指标/
6、、峪度L和悄度指标K等,它们分别定义如F©=max[
7、x(/)
8、](1)均方根值反映信号的功率大小，定义为%=J匸X2卩gdx(2)可近似计算为兀如=耳⑴山(3)绝对均值定义为心=匸卜
9、/心止⑷XS_nnsx«v⑻xn⑼C-卩Jxn/-p(10)rL亠(11)Xr「x4p(x)dxK一j(12)x2p(x)dx]2其中匚为方根幅值。1.2频域特征量频域特征参数选用各分解频带的信号能量占总能量的百分比。将故障信号经小波簇包络解调⑷，解调后的信号用db20小波进行3层小波包分解，这样在尺度3上形成了，=8个频带。小
10、波包分解树如图1所示，d(0,0)表示原始信号，d(j,k)表示小波包分解第j层第£个频带的小波包系数。dEO*diCJIi卯山didJHihtiJjdlU.41讪肿d低恥d^.7i图I小波包分解示意图对各小波包系数进行重构，提取各频带范围的信号,求各频带信号的能量E3k伙=0丄2,…,7)和总能最E,以求得各分解频带的信号能最耳r占总能最E的百分比。13特征向量选取选用对时域特征参数：波形指标S、峰值指标C、脉冲指标I、峪度L和峭度指标K。频域特征参数选用7个分解频带的信号能量占总能量的白分比，由此12个特征
11、最构成特征向量。3多源时域频域数据融合故障诊断系统特征级局部故律诊断i转征级局部故障诊斯n征部模持W斯特征级局部故障诊断2图2融介诊断系统原理多源吋域频域数据融合故障诊断系统包括三大模块：数据级融合模块、特征级局部诊断模块及决策级D-S证据理论的融合诊断模块。该系统的原理如图2所示。3.1数据级融合模块数据级融合模块主要进行多传感器数据采集及特征提取。为进行故障诊断，所需要的信息通过多
