一种基于适应性随机共振和Hjorth参数的摩擦冲击特征提取方法
Mingyue Yu1, Haonan Cong1, Yi Zhang1
1Shenyang Aerospace University, Shenyang, China.
The Review of scientific instruments
|April 11, 2024
概括
这项研究引入了一种新的方法,通过将群集智能优化与Hjorth参数和随机共振相结合,来识别旋转机-定向机摩擦冲击故障. 这种方法有效地提高了故障检测的准确性,并减少了处理时间.
科学领域:
- 机械工程 机械工程
- 振动分析 振动分析
- 错误诊断 错误诊断 在
背景情况:
- 转子-定子系统中的摩擦冲击故障会产生复杂的振动信号,具有较高的和声和次和声.
- 传统的方法,如通用尺度转换随机共振 (GSTSR),由于信号复杂性和噪声干扰而面临局限性.
研究的目的:
- 开发一种准确和高效的方法来识别旋转机-定向器系统中的擦撞故障.
- 克服现有的故障识别技术的局限性.
主要方法:
- 提出了一种结合群集智能优化算法 (SIOA) 与Hjorth参数和GSTSR的新方法.
- 使用Hjorth参数的复杂性特征作为SIOA的目标函数,与自适应性随机共振 (ASR) 系统集成.
- 振动信号通过ASR系统进行处理,适应性参数调整以达到最大共振.
主要成果:
- 拟议的方法使用Hjorth参数的复杂性作为SIOA目标函数准确地识别了冲击撞击故障.
- 与使用信号噪声比率 (SNR) 相比,这种方法显著降低了时间成本,并增强了故障特征.
- 对ASR输出信号的频谱分析有效地提取了故障识别的故障特征.
结论:
- 霍尔斯参数的复杂性参数是SIOA在冲击撞击故障识别中的一个强大的客观函数.
- 拟议的SIOA-Hjorth-GSTSR方法在准确性,效率和故障特征增强方面提供了优越的性能,而不是基于SNR的方法.
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