[1]孙留存,胡从川,钱大龙.基于 WSN 的旋转机械设备故障时频监测方法[J].机械与电子,2024,42(03):76-80.
 SUN Liucun,HU Congchuan,QIAN Dalong.Time Frequency Monitoring Method of Rotating Machinery Equipment Fault Based on WSN[J].Machinery & Electronics,2024,42(03):76-80.
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基于 WSN 的旋转机械设备故障时频监测方法()
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《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
42
期数:
2024年03期
页码:
76-80
栏目:
机电一体化
出版日期:
2024-03-25

文章信息/Info

Title:
Time Frequency Monitoring Method of Rotating Machinery Equipment Fault Based on WSN
文章编号:
1001-2257 ( 2024 ) 03-0076-05
作者:
孙留存胡从川钱大龙
中国绿发投资集团有限公司,北京 100020
Author(s):
SUN Liucun HU Congchuan QIAN Dalong
( China Green Development Investment Group Co. , Ltd. , Beijing 100020 , China )
关键词:
集合经验模态旋转机械设备故障监测时频监测主成分分析RBF 神经网络
Keywords:
set empirical mode rotating mechanical equipment fault monitoring time frequency monitoring principal component analysis RBF neural network
分类号:
TH17
文献标志码:
A
摘要:
由于旋转机械设备结构和振源较为复杂,以单一故障经验设置的阈值无法准确分解多模态故障,为提升故障监测效果,提出基于 WSN 的旋转机械设备故障时频监测方法。引入集合经验模态分解故障时频信号,分解不同时刻的振动信号,计算 IMF 分量的能量,结合归一化能量指标和 IMF 矩阵奇异谱熵指标,完成旋转机械设备故障时频信号分解。根据特征分解结果,运用训练后免疫 RBF 神经网络监测旋转机械设备故障。实验结果表明,该方法能够缩短监测时间、提高故障监测准确率。
Abstract:
Due to the complex structure and vibration source of rotating machinery equipment , the threshold set by single fault experience cannot accurately decompose multi-modal faults.In order to improve the fault monitoring effect , a time-frequency monitoring method for rotating machinery equipment faults based on WSN is proposed.The time-frequency signal of fault is decomposed by the collective empirical mode , the vibration signal at different times is decomposed , the energy of the IMF component is calculated , and the normalized energy index and the IMF matrix singular spectrum entropy index are combined to complete the decomposition of the fault time-frequency signal of rotating machinery equipment. According to the results of feature decomposition , the trained immune RBF neural network is used to monitor the faults of rotating machinery.The experimental results show that this method can shorten the monitoring time and improve the fault monitoring accuracy.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2022-09-02
作者简介:孙留存 ( 1967- ),男,山东嘉祥人,工程管理硕士,高级工程师,研究方向为智慧建筑开发研究、建筑机械设计;胡从川 ( 1989- ),男,陕西渭南人,中级工程师,研究方向为产业创新及智能化管理、建筑机械设计;钱大龙 ( 1976- ),男,山东济南人,中级工程师,研究方向为智能设备采购、建筑机械设计。
更新日期/Last Update: 2024-03-26