基于阶比重采样流形学习的旋转机械故障诊断方法

简介：
本研究提出了一种基于阶比重采样的流形学习算法，用于提高旋转机械设备的故障检测与诊断精度，有效识别早期故障特征。 旋转机械故障诊断在工业领域内至关重要，能够及时发现设备问题对于保障生产安全和提高设备可靠性具有重要作用。然而，在变转速条件下进行准确的故障识别是一个挑战，因为这会导致振动信号呈现非平稳性特征。 为解决这一难题，王建峰、汤宝平与谭骞提出了一种结合阶比重采样技术和流形学习方法的新策略。该技术通过等角度重采样的方式将时域中的不规则振动信号转化为角域中较为稳定的模式。这种转化有助于提高故障识别的准确性。 流形学习是一种能够从高维数据集中提取低维结构的方法，可以有效处理机械故障诊断领域中存在的冗余和冲突问题。传统的旋转机械故障诊断方法通常需要先构建一个包含大量信息但可能存在多余内容的高维度特征集，在进行分析之前必须对其进行降维以去除不必要的复杂性。 基于阶比重采样的流形学习技术首先将变转速振动信号转化为等角度信号，然后通过标准化处理提取出新的特征集。接着采用自适应邻域局部切空间排列（LTSA）算法来进行数据的降维，并使用K-最近邻分类器（KNNC）进行故障识别。 作为一种基于实例的学习方法，K-最近邻分类器能够根据训练集中与待测样本最接近的几个点来预测新的类别。然而这种方法在计算量和参数选择上存在一定的限制。 王建峰等人通过模拟实验验证了他们所提出的方法的有效性，结果表明该技术不仅提高了变转速条件下旋转机械故障识别精度，还简化了诊断流程并减少了高维特征集中冗余信息的影响。这项研究对于推动未来变转速条件下的旋转机械设备故障诊断发展具有重要的意义。 综上所述，结合阶比重采样技术和流形学习方法为解决非平稳振动信号的准确分析提供了一种创新途径，并且在复杂多样的工业环境中显示出了良好的应用前景。随着技术进步和深入研究，这种策略有望被进一步推广到更广泛的故障诊断场景中去。