基于EWT-SVDP的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷

基于EWT-SVDP的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷基于EWT-SVDP的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷摘要：旋轉(zhuǎn)機(jī)械是工業(yè)生產(chǎn)過程中廣泛應(yīng)用的重要設(shè)備,但隨著使用時(shí)間的增加，機(jī)械故障頻繁發(fā)生，給生產(chǎn)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(zhuǎn)機(jī)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(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，該方法能夠準(zhǔn)確、快速地識別出不同類型的故障，并提供相應(yīng)的處理方法。關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)機(jī)械、故障診斷、EWT-SVDP1.引言旋轉(zhuǎn)機(jī)械廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，包括發(fā)電廠、鋼鐵廠和化工廠等。然而，隨著機(jī)械設(shè)備的長時(shí)間使用，機(jī)械故障頻繁發(fā)生，導(dǎo)致產(chǎn)能下降和生產(chǎn)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(jī)械設(shè)備的可靠性和穩(wěn)定性具有重要意義。2.相關(guān)工作在過去的幾十年中，許多研究人員致力于旋轉(zhuǎn)機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)的故障診斷等方法。然而，這些方法在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性，如計(jì)算復(fù)雜度高、診斷準(zhǔn)確性低等。3.方法介紹本文提出了一種基于EWT-SVDP的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法。該方法首先使用小波變換提取旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動信號特征，然后利用奇異值分解對特征進(jìn)行降維處理，最后使用支持向量機(jī)進(jìn)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(yīng)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?qū)?shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行降維，以減少計(jì)算復(fù)雜度和提高診斷準(zhǔn)確性。3.3支持向量機(jī)支持向量機(jī)（SVM）是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它能夠根據(jù)已知樣本來建立一個(gè)分類模型，并對未知樣本進(jìn)行分類。在本文中，我們使用支持向量機(jī)對降維后的特征進(jìn)行故障模式識別，以準(zhǔn)確地判斷機(jī)械故障的類型。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果為了驗(yàn)證提出的方法的有效性，我們選擇了某個(gè)發(fā)電廠的旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法能夠準(zhǔn)確地識別出旋轉(zhuǎn)機(jī)械的不同類型故障，并提供相應(yīng)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(zhǔn)確性和更快的診斷速度。5.總結(jié)與展望本文提出了一種基于EWT-SVDP的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，通過對機(jī)械振動信號的特征提取和降維處理，能夠準(zhǔn)確地識別出不同類型的故障，并提供相應(yīng)的處理方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法具有較高的診斷準(zhǔn)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(jìn)一步改進(jìn)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(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。參考文獻(xiàn)：[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