基于信息融合技术的设备故障预测研究

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而今,机械设备日新月异,在推动工业现代化发展中,扮演了重要配角色。精确预判机械设备故障的出现时刻,是确保关键设备安稳、持久运转及提升设备生产率的根本。既往的故障预判方法选用的数据集多数来源于单个信息源,只能反映部分故障信息,导致预测结果存在较大误差,甚至发生错判、漏判等情形。对此,本课题提出了基于信息融合技术的设备故障预测方法。为实现全过程的信息融合,分别使用了全矢谱技术、PSO-BP神经网络和DS(Dempster-Shafer)证据理论。首先,全矢谱技术可以有效融合多通道信号,并且改进连续谐波小波包能够从原始信号强噪声背景中有效提取故障信息,本课题结合全矢谱技术和改进连续谐波小波包的优势,提出了基于全矢改进连续谐波小波包的特征提取方法,可以更全面、准确的反映设备振动特征。其次,为克服BP(Back Propagation)神经网络的缺点,提升其性能,运用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)算法中各粒子在不同维度中位置矢量的寻优方式,对权值和阈值进行寻优。以此为基础,建立PSO-BP神经网络模型,并应用于不同部位的故障预测。接着,由于不同部位采集的振动信号所反映的信息之间的联系是难以确定的,DS证据理论可以通过量化可信度来处理这种不确定性问题,并且对于多个证据进行融合存在显著优势。因此,本课题采用DS证据理论对各部位不同故障状态的预测结果进行融合,可有效提高预测精度。最后,在此基础上,以滚动轴承为例,选用CWRU(Case Western Reserve University)数据集作为实验数据,利用MATLAB软件对基于信息融合技术的故障预测方法的实现过程进行了模拟。结果表明,该方法具有良好的普遍性和有效性,并且采用信息融合技术进行设备故障预测比使用单个信息源的预测方法效果要好,在工程上有较大的实用价值。
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