基于改进多元多尺度色散熵的齿轮箱多通道振动信号故障诊断
Fault Diagnosis of Gearbox Multi-channel Vibration Signal based on Improved Multivariate Multiscale Dispersion Entropy
- 机械传动 2021年45卷第4期 页码：112-122
- 作者机构：
1.陆军工程大学 野战工程学院， 江苏 南京 210001
- 作者简介：
周付明（1997— ），男，河南郑州人，硕士研究生，主要研究方向为机械设备故障诊断。
杨小强（1967— ），男，江苏南京人，博士，教授，研究方向为机械设备健康监测和故障诊断。
- 基金信息：
DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2021.04.019
中图分类号：
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周付明,申金星,杨小强等.基于改进多元多尺度色散熵的齿轮箱多通道振动信号故障诊断[J].机械传动,2021,45(04):112-122.
Zhou Fuming,Shen Jinxing,Yang Xiaoqiang,et al.Fault Diagnosis of Gearbox Multi-channel Vibration Signal based on Improved Multivariate Multiscale Dispersion Entropy[J].Journal of Mechanical Transmission,2021,45(04):112-122.
周付明,申金星,杨小强等.基于改进多元多尺度色散熵的齿轮箱多通道振动信号故障诊断[J].机械传动,2021,45(04):112-122. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2021.04.019.
Zhou Fuming,Shen Jinxing,Yang Xiaoqiang,et al.Fault Diagnosis of Gearbox Multi-channel Vibration Signal based on Improved Multivariate Multiscale Dispersion Entropy[J].Journal of Mechanical Transmission,2021,45(04):112-122. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2021.04.019.
摘要
齿轮箱发生故障时，其振动信号具有不平稳和非线性等特征，而常用的齿轮箱故障诊断方法大多是建立在单通道振动信号分析基础上，容易造成故障信息丢失，故而在工业生产中实用性受限。为了克服此缺陷，将多元多尺度色散熵引入到齿轮箱故障诊断当中，并改进其粗粒化方式，提出了改进多元多尺度色散熵，用以提取齿轮箱多通道振动信号的故障信息。在此基础上，提出一种基于集合经验模态分解，改进多元多尺度色散熵和遗传算法优化支持向量机的齿轮箱故障诊断方法。通过实验数据分析，并与多元多尺度样本熵、多元多尺度模糊熵等现有方法相比较，证明该方法具有更高的准确率和稳定性，且在处理短时间序列时具有明显优势。
Abstract
When the gearbox fails， its vibration signal is unstable and nonlinear. The commonly applied gearbox fault diagnosis methods are almost all based on the single-channel vibration signal analysis，which is easy to cause the loss of fault information，so the practicality in industrial production is limited. In order to overcome this defect， the multivariate multiscale dispersion entropy is introduced into the gearbox fault diagnosis. Meanwhile， the coarse graining method of it is improved， and improved multivariate multiscale dispersion entropy（IMMDE） is proposed to extract fault information of multi-channel vibration signal of gearbox. Based on this，a new gearbox fault diagnosis method based on ensemble empirical mode decomposition （EEMD），IMMDE and genetic algorithm optimization support vector machine（GA-SVM） is proposed. Through the analysis of experimental data， it can be seen that this method has higher accuracy and stability compared with multivariate multiscale sample entropy（MMSE） and multivariate multiscale fuzzy entropy （MMFE），and has obvious advantages in dealing with short time series.
关键词
齿轮箱故障诊断集合经验模态分解改进多元多尺度色散熵遗传算法优化支持向量机
Keywords
GearboxFault diagnosisEEMDImproved multivariate multiscale dispersion entropyGA-SVM
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