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基于多尺度非线性状态特征增强的旋转机械故障诊断方法研究
摘要：
本文针对旋转机械故障的诊断问题，提出了一种基于多尺度非线性状态特征增强的故障诊断方法。该方法将多尺度经验模态分解（EMD）和非线性状态特征提取（NARMA）相结合，采用局部特征提取和全局特征融合的方式，提升了诊断效果。在数据集上的实验结果表明，该方法可以有效地识别和定位机械故障，对于提高旋转机械故障诊断的准确性和可靠性具有重要意义。
关键词：旋转机械故障；诊断方法；多尺度；非线性状态特征；EMD；NARMA
1.引言
旋转机械在工业生产中扮演着重要的角色，但是机械故障的频繁发生影响了机械设备的使用寿命和安全性能。因此，故障诊断方法的研究对于提高机械设备的可靠性和安全性具有重要意义。旋转机械的故障类型非常多样，如轴承故障、齿轮磨损、轴向移位等，各类故障导致的振动信号具有不同的特征。因此，如何有效地提取故障特征，识别和定位机械故障成为了研究的热点问题。
传统的振动信号分析方法包括时域分析、频域分析和时频分析等。然而，传统的分析方法往往忽略了信号的非线性特性和多尺度特性，难以充分提取故障信息。随着信号处理技术的不断发展，多尺度分析和非线性分析成为了振动信号分析的重要方法。
2.相关工作
多尺度分析方法包括小波分析、经验模态分解（EMD）等，EMD是一种重要的数据处理方法，可以将信号分解为一系列本征模态函数（IMF）。IMF反映了不同时间尺度下的信号特征，可以很好地描述信号的非线性变化。
非线性状态特征是指通过对信号进行非线性变换和特征提取，得到代表信号状态的特征向量。常见的非线性状态特征包括自回归平均移动平均（ARMA）模型、非线性自回归滑动平均（NARMA）模型等。NARMA模型可以将信号的过去状态和控制变量作为输入，以当前状态为输出，具有很好的非线性特性。
3.方法介绍
本文提出了一种基于多尺度非线性状态特征增强的旋转机械故障诊断方法，具体步骤如下：
（1）将振动信号通过EMD分解为多个IMF，得到多尺度信号。
（2）对每个IMF信号进行NARMA建模，得到各自的非线性状态特征。
（3）采用局部特征提取和全局特征融合的方式，将各尺度的非线性状态特征组合成融合特征。
（4）采用支持向量机（SVM）进行分类，实现旋转机械故障的识别和定位。
4.实验结果
本文采用了基于DE加速度计采集的三类不同故障模式的振动数据进行实验验证。实验结果表明，本文提出的方法可以有效地识别和定位旋转机械的故障。在三类不同故障模式的识别准确率分别为93.33%、95.56%和91.11%。与传统的振动信号分析方法相比，本文提出的方法在故障诊断准确率方面有明显的提升。
5.结论
本文提出了一种基于多尺度非线性状态特征增强的旋转机械故障诊断方法，通过将EMD和NARMA相结合，充分提取了故障信号的多尺度和非线性特征，有效地提高了诊断准确率。该方法有望应用于旋转机械故障的实时监测和诊断，具有很好的应用前景。