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基于多路传感器信息融合的旋转机械故障诊断方法研究
摘要
本文旨在探讨基于多路传感器信息融合的旋转机械故障诊断方法，该方法将多路传感器信息进行融合，提高了旋转机械故障诊断的准确度和可靠性。该方法将多种传感器应用于旋转机械故障诊断，通过融合不同传感器的信息，能够提取出旋转机械的多种特征参数，并识别旋转机械在不同故障状态下的振动特征，实现故障诊断预测。经过实验验证，该方法结合多种传感器的使用，可显著提高旋转机械故障诊断的准确度和效率。
关键词：多路传感器，信息融合，旋转机械，故障诊断，振动特征
Abstract
Thepurposeofthispaperistoexplorethemethodofdiagnosingfaultsinrotatingmachinerybasedonthefusionofmultiplesensorinformation.Byfusingtheinformationfrommultiplesensors,theaccuracyandreliabilityoffaultdiagnosisofrotatingmachinerycanbeimproved.Thismethodappliesvarioussensorstofaultdiagnosisofrotatingmachinery.Byfusingtheinformationfromdifferentsensors,variouscharacteristicparametersofrotatingmachinerycanbeextracted,andthevibrationcharacteristicsofrotatingmachineryunderdifferentfaultstatescanbeidentified,andthefaultdiagnosispredictioncanberealized.Throughexperimentalverification,itisfoundthattheuseofmultiplesensorscansignificantlyimprovetheaccuracyandefficiencyoffaultdiagnosisofrotatingmachinery.
Keywords:multiplesensors,informationfusion,rotatingmachinery,faultdiagnosis,vibrationcharacteristics
1.引言
旋转机械广泛应用于工业制造领域，如汽车、航空、电动机、压缩机、泵等领域。但是，在旋转运动时，机械存在着复杂的振动运动。一旦机械出现故障，可能会导致机械完全失效，严重影响生产和安全。因此，对旋转机械故障诊断的研究具有重要意义。
目前，旋转机械故障诊断研究的主要方法是振动信号分析。一般采用加速度传感器等传感器来采集振动信号。然而，由于旋转机械结构的复杂性和振动信号的多样性，单一传感器的信号无法充分反映出旋转机械故障的真实情况。因此，研究基于多路传感器信息融合的旋转机械故障诊断方法，将有助于提高旋转机械故障诊断的准确度和可靠性。
2.多路传感器信息融合的旋转机械故障诊断方法
2.1传感器选择
在实际应用中，应根据旋转机械的具体工作情况选择不同种类的传感器。加速度传感器是旋转机械故障诊断中最常使用的一种传感器。此外，还可以选择其他传感器，如位移传感器、速度传感器、力传感器等。不同种类的传感器可以采集到不同的故障信息，如加速度传感器可以检测旋转机械的振动、位移传感器可以检测旋转机械的位移，通过多种传感器的信息融合可以提高旋转机械故障的诊断准确度和可靠性。
2.2信息融合方法
信息融合方法是将多个传感器获得的信息综合起来，提高旋转机械故障诊断的准确度和可靠性的关键。信息融合方法可以分为基于模型的方法、基于特征的方法、基于统计的方法、基于人工神经网络的方法等。在基于模型的方法中，需要对旋转机械的模型进行建模，并利用模型预测故障。在基于特征的方法中，需要对旋转机械的振动特征进行提取，并对振动特征进行分类。在基于统计的方法中，需要利用统计学方法进行旋转机械故障诊断。在基于人工神经网络的方法中，需要将多个传感器的信息作为输入，训练神经网络模型，并将模型用于旋转机械故障预测和诊断。
2.3故障诊断预测
故障诊断预测是综合多路传感器信息融合的旋转机械故障诊断的最终目标。故障诊断预测可以分为两个阶段，即故障特征提取和故障诊断分类。在故障特征提取阶段，需要通过信息融合方法提取旋转机械故障的振动特征，包括幅值、频率、相位等。在故障诊断分类阶段，需要根据故障特征进行分类，从而诊断机械的具体故障。
3.实验验证
为了验证多路传感器信息融合的旋转机械故障诊断方法的有效性，进行了实验