| 基于张量主成分分析的非线性双转子系统故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 王肖锋,冯俊杰,刘军,邢恩宏.基于张量主成分分析的非线性双转子系统故障诊断方法[J].光电子．激光,2023,34(7):734-742. |
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| 作者姓名： | 王肖锋 冯俊杰 刘军 邢恩宏 |
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| 作者单位： | 天津理工大学 机械工程学院 天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室，天津 300384 ;天津理工大学 机电工程国家级实验教学示范中心，天津 300384,天津理工大学 机械工程学院 天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室，天津 300384,天津理工大学 机械工程学院 天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室，天津 300384 ;天津理工大学 机电工程国家级实验教学示范中心，天津 300384,天津理工大学 机械工程学院 天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室，天津 300384 ;天津理工大学 机电工程国家级实验教学示范中心，天津 300384 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2018AAA0103004)和天津市科技计划重点项目(20YFZCGX00550)资助相目 |
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| 摘 要： | 针对双转子在高速运转时难以从高、低压转子耦合出现的复杂振动现象中提取到有效的振动特征，及目前缺乏对其相应的研究等问题，本文提出一种采用张量主成分分析(multilinear principal component analysis of tensor objects, MPCA)与K-最近邻(K-nearest neighbor, KNN)分类相结合的方法，并将其用于非线性双转子系统的故障诊断。首先采用集中质量法创建非线性裂纹双转子模型及其动力学方程，针对裂纹开合角度变化分析高、低压转子的振动特性。再将振动能量信号与振动信号归一化为彩色图像样本，使用MPCA算法对故障特征进行压缩提取。最后使用KNN分类算法对不同裂纹开合角度情况进行特征分类，并计算相应的分类率。实验结果表明，在转子高速区域含有低噪声的情况下，MPCA可以有效地区分不同裂纹程度的特征信号，为非线性双转子裂纹系统的故障诊断提供了新的检测策略。
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| 关 键 词： | 裂纹双转子 故障诊断 张量主成分分析(MPCA) K-最近邻(KNN) |
| 收稿时间： | 2023/4/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/5/25 0:00:00 |
Method of fault diagnosis of nonlinear dual-rotor system based on multilinear principal component analysis of tensor objects |
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| WANG Xiaofeng,FENG Junjie,LIU Jun and XING Enhong.Method of fault diagnosis of nonlinear dual-rotor system based on multilinear principal component analysis of tensor objects[J].Journal of Optoelectronics·laser,2023,34(7):734-742. |
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| Authors: | WANG Xiaofeng FENG Junjie LIU Jun and XING Enhong |
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| Institution: | Tianjin Key Laboratory for Advanced Mechatronic System Design and Intelligent Control, School of Mechanical Engineering, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China;National Demonstration Center for Experimental Mechanical and Electrical Engineering Education, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China,Tianjin Key Laboratory for Advanced Mechatronic System Design and Intelligent Control, School of Mechanical Engineering, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China,Tianjin Key Laboratory for Advanced Mechatronic System Design and Intelligent Control, School of Mechanical Engineering, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China;National Demonstration Center for Experimental Mechanical and Electrical Engineering Education, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China and Tianjin Key Laboratory for Advanced Mechatronic System Design and Intelligent Control, School of Mechanical Engineering, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China;National Demonstration Center for Experimental Mechanical and Electrical Engineering Education, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China |
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