基于 WSN 的旋转机械设备故障时频监测方法

来源：机械与电子杂志2024年第03期北京时间：

作者：孙留存;胡从川;钱大龙

单位：中国绿发投资集团有限公司,北京 100020

摘要：由于旋转机械设备结构和振源较为复杂,以单一故障经验设置的阈值无法准确分解多模态故障,为提升故障监测效果,提出基于 WSN 的旋转机械设备故障时频监测方法。引入集合经验模态分解故障时频信号,分解不同时刻的振动信号,计算 IMF 分量的能量,结合归一化能量指标和 IMF 矩阵奇异谱熵指标,完成旋转机械设备故障时频信号分解。根据特征分解结果,运用训练后免疫 RBF 神经网络监测旋转机械设备故障。实验结果表明,该方法能够缩短监测时间、提高故障监测准确率。

关键词：集合经验模态;旋转机械设备;故障监测;时频监测;主成分分析;RBF 神经网络