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基于拉普拉斯权重的低速重载设备声发射信号趋势分析 |
黎 敏,王晓景,阳建宏 |
北京科技大学机械工程学院,北京 100083 |
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TrendanalysismethodforacousticemissionsignalsofalowspeedandheavydutyequipmentbasedonLaplacianscore |
LIMin,WANGXiaojing,YANGJianhong |
SchoolofMechanicalEngineering,BeijingUniversityofScienceandTechnology,Beijing100083,China |
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摘要 利用声发射技术对低速重载设备进行状态监测是目前较为常用的手段之一。但由于声发射信号的特征量众多,且各个特征量对故障的敏感程度不同,因此,在设备状态趋势分析中选择合适的特征量来反映设备的劣化趋势则显得尤为重要。提出了基于拉普拉斯权重的低速重载设备声发射信号趋势分析方法。根据拉普拉斯映射原理,利用样本间的聚类特性,对声发射的各个特征量的重要性进行排序分析,并以此作为权重系数,将原来的多个特征量融合得到一个综合特征LA。该特征不仅能反映出声发射产生的物理过程,又能突出关键特征量的作用。利用高炉皮带轴承的实测数据进行验证,实验结果表明,新方法能有效地刻画低速重载轴承的劣化趋势,综合特征LA对轴承的故障严重程度较敏感。
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关键词 :
拉普拉斯权重,
特征选择,
声发射,
低速重载设备,
趋势分析
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Abstract: Acousticemissiontechnologyisoneofcommonlyusedmethodsforconditionmonitoringofalowspeedandheavydutyequipment.Butthekeypointisthattherearemanyfeatureparametersinacousticemissionanalysisandeachsingleparameterhasasensitivityleveltoafault.Hence,itisextremelyimportanttochooseappropriateparameterstoreflectthedegradationtrendindevicestatustrendanalysis.Here,atrendanalysismethodforacousticemissionsignalsofalowspeedandheavydutyequipmentbasedonLaplacianscorewasproposed.Firstly,theimportanceofeachparameterwassortedbytakingtheadvantageoftheclusterinfeaturebetwensamplesbasedonLaplacianmappingprincipleandtheweightedcoefficientofeachparameterwasbtained.AcomprehensiveparameterLAwasobtainedbyfusingseveralparameterswiththeirweightedcoefficients.Thisparametercouldnotonlyreflectthephysicalprocessofacousticemission,butalsohighlighttheactionsofthekeyparameters.Theeffectivenessoftheproposedmethodwasverifiedwiththeactualsignalsofbeltcylinderbearingsinablastfurnace.ThetestresultsshowedthatthenewmethodcanreflectthedegradationtrendofthelowspeedandheavydutybearingseffectivelyandcomprehensiveparameterLAissensitivetofaultseverityofthebearings.
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Key words:
Laplacianscore
featureselection
acousticemission
lowspeedandheavydutyequipment
trendanalysis
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收稿日期: 2013-07-08
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