[00958282]定量评价旋转机械振动状态的融合信息熵方法研究
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技术详细介绍
转子系统故障的重要特征是异常振动。系统出现故障时，其振动状态的复杂性也会随之变化。本研究借助小波分析等工具，基于信息融合思想，研究了转子系统故障的监测及定量诊断方法，提出了小波灰度矩、小波灰度矩向量、信息熵距等定量诊断指标用于定量描述旋转机械振动信号的复杂性；研究了典型故障信号的奇异性和奇异性指数分布的统计特征。对转子试验台典型故障模拟试验数据的分析表明：与振动信号小波灰度图相对应的小波灰度矩及其分布向量较好地表征了信号的时频特征，可用来实现对故障的定量诊断；融合了奇异谱熵、功率谱熵、小波能谱熵和小波空间特征谱熵的信息熵距能够很好的区分故障类别，反映故障的严重程度，是一种有效评价转子振动状态的特征指标。在上述研究的基础上，成功地研制了基于小波灰度图及小波灰度矩的故障诊断软件，已应用在某火电厂的远程诊断系统中，继续将信息熵距及奇异性特征用于生产实际中的设备故障诊断，是本项研究进一步要开展的工作。