信息融合技術(shù)賦能旋轉(zhuǎn)機械故障診斷：理論、方法與實踐一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代工業(yè)體系中，旋轉(zhuǎn)機械作為關鍵設備，廣泛應用于電力、能源、交通、石油化工等眾多領域，是保障各工業(yè)系統(tǒng)正常運轉(zhuǎn)的核心力量。例如，在電力領域，汽輪機、發(fā)電機等旋轉(zhuǎn)機械的穩(wěn)定運行直接關系到電能的持續(xù)供應；在石油化工行業(yè)，各類泵、壓縮機等設備對于原油加工、產(chǎn)品輸送等關鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)起著決定性作用。隨著科學技術(shù)的飛速發(fā)展，旋轉(zhuǎn)機械正朝著高速、重載和自動化方向不斷邁進，這對其在設備安全、穩(wěn)定、長周期、滿負荷運行方面提出了更高的要求。然而，旋轉(zhuǎn)機械在長期運行過程中，由于受到各種復雜因素的影響，如機械磨損、疲勞、腐蝕、過載以及運行環(huán)境的變化等，不可避免地會出現(xiàn)各種故障。一旦旋轉(zhuǎn)機械發(fā)生故障，不僅會導致設備自身損壞，還可能引發(fā)嚴重的機毀人亡事故，造成難以估量的經(jīng)濟損失和惡劣的社會影響。例如，2019年某大型石化企業(yè)的壓縮機突發(fā)故障，致使整個生產(chǎn)裝置被迫停產(chǎn)，直接經(jīng)濟損失高達數(shù)千萬元，還對周邊地區(qū)的能源供應和相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了連鎖反應。又如，2023年某火電廠的汽輪機因故障停機，導致該地區(qū)電力供應緊張，影響了居民生活和工業(yè)生產(chǎn)，同時維修費用也十分高昂。這些案例充分說明了旋轉(zhuǎn)機械故障可能帶來的嚴重后果。為了保障旋轉(zhuǎn)機械的安全可靠運行，降低故障發(fā)生的概率，減少故障造成的損失，故障診斷技術(shù)應運而生。故障診斷技術(shù)通過對設備運行過程中的各種狀態(tài)信息進行監(jiān)測、分析和處理，及時發(fā)現(xiàn)設備潛在的故障隱患，并準確判斷故障的類型、原因和部位，為設備的維護和維修提供科學依據(jù)。有效的故障診斷可以幫助企業(yè)實現(xiàn)預防性維護，避免設備突發(fā)故障導致的生產(chǎn)中斷，延長設備使用壽命，降低維修成本，提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法主要基于專家經(jīng)驗、統(tǒng)計分析和信號處理等技術(shù)。基于專家經(jīng)驗的診斷方法依賴于領域?qū)＜邑S富的實踐知識和敏銳的觀察力，通過對設備運行過程中的各種現(xiàn)象進行觀察和分析，判斷設備是否存在故障以及故障的類型和原因。然而，這種方法存在明顯的主觀性和局限性，不同專家的判斷可能存在差異，而且專家經(jīng)驗的積累需要長時間的實踐，難以快速培養(yǎng)和傳承?；诮y(tǒng)計分析的診斷方法則是通過對設備運行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，建立故障模型和判斷準則。例如，利用均值、方差、概率分布等統(tǒng)計參數(shù)來描述設備運行狀態(tài)，當統(tǒng)計參數(shù)超出正常范圍時，判斷設備可能存在故障。但這種方法對數(shù)據(jù)的依賴性較強，且難以處理復雜的非線性關系，在面對設備運行工況復雜多變的情況時，診斷準確率往往不盡人意。基于信號處理的診斷方法，如傅里葉變換、小波變換等，通過對設備振動、聲音等信號進行處理和分析，提取故障特征。然而，這些方法在處理非平穩(wěn)、非線性信號時存在一定的局限性，容易受到噪聲干擾，導致故障特征提取不準確，進而影響診斷結(jié)果的可靠性。隨著旋轉(zhuǎn)機械的結(jié)構(gòu)和運行工況日益復雜，故障類型和故障模式也變得更加多樣化和隱蔽，傳統(tǒng)故障診斷方法的局限性愈發(fā)凸顯，難以滿足現(xiàn)代工業(yè)對設備故障診斷準確性和及時性的要求。因此，迫切需要探索新的故障診斷方法和技術(shù)，以提高旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的效率和精度。信息融合技術(shù)作為一種新興的技術(shù)手段，為旋轉(zhuǎn)機械故障診斷提供了新的思路和方法。信息融合技術(shù)是指對來自多個傳感器或多源信息進行綜合處理和分析，以獲得更準確、更全面的信息。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，信息融合技術(shù)可以將來自不同傳感器（如振動傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等）的信號進行融合，充分利用各種信息之間的互補性和冗余性，從而提高故障診斷的準確性和可靠性。同時，信息融合技術(shù)還可以結(jié)合多種故障診斷方法和算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、專家系統(tǒng)等，進一步提升故障診斷的性能。通過信息融合，可以有效地降低故障診斷過程中的不確定性，提高對復雜故障的診斷能力，為旋轉(zhuǎn)機械的安全運行提供更加有力的保障。因此，研究基于信息融合技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷具有重要的理論和實際意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)作為保障工業(yè)設備安全穩(wěn)定運行的關鍵手段，一直是國內(nèi)外學者和工程技術(shù)人員研究的重點領域。隨著科技的不斷進步和工業(yè)生產(chǎn)的日益復雜，信息融合技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應用逐漸成為研究熱點。國外在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷及信息融合技術(shù)應用方面的研究起步較早。早在20世紀60年代，美國NASA就開始對航空發(fā)動機等旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷技術(shù)進行研究，通過對設備運行狀態(tài)的監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，探索故障診斷的有效方法。隨后，歐洲、日本等國家和地區(qū)也紛紛加入到該領域的研究中，取得了一系列重要成果。在信息融合技術(shù)應用方面，美國學者在多傳感器數(shù)據(jù)融合理論和方法研究上處于領先地位，提出了多種經(jīng)典的融合算法，如貝葉斯估計、D-S證據(jù)理論等，并將其應用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中。例如，文獻運用貝葉斯估計方法對來自多個傳感器的振動信號進行融合處理，有效提高了對旋轉(zhuǎn)機械故障的診斷準確率。日本學者則注重將信息融合技術(shù)與智能算法相結(jié)合，開發(fā)出了具有自適應能力的故障診斷系統(tǒng)。如某研究團隊將神經(jīng)網(wǎng)絡與信息融合技術(shù)相結(jié)合，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡融合的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法，通過對大量故障樣本數(shù)據(jù)的學習和訓練，該方法能夠準確識別多種故障類型，在實際應用中取得了良好的效果。國內(nèi)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷領域的研究雖然起步相對較晚，但近年來發(fā)展迅速，在理論研究和工程應用方面都取得了顯著進展。在理論研究方面，國內(nèi)學者對信息融合技術(shù)的各種算法和模型進行了深入研究和改進，提出了許多具有創(chuàng)新性的方法。如文獻提出了一種基于改進D-S證據(jù)理論的信息融合方法，通過對證據(jù)源進行合理的加權(quán)和組合，有效解決了傳統(tǒng)D-S證據(jù)理論在處理沖突證據(jù)時的局限性，提高了故障診斷的可靠性。在工程應用方面，國內(nèi)許多科研機構(gòu)和企業(yè)緊密合作，將信息融合技術(shù)應用于實際的旋轉(zhuǎn)機械設備故障診斷中，取得了良好的經(jīng)濟效益和社會效益。例如，在電力行業(yè)，通過對發(fā)電機、汽輪機等旋轉(zhuǎn)機械的振動、溫度、壓力等多源信息進行融合分析，實現(xiàn)了對設備故障的準確診斷和預警，有效保障了電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行；在石油化工行業(yè)，利用信息融合技術(shù)對各類泵、壓縮機等設備進行故障診斷，及時發(fā)現(xiàn)設備潛在故障隱患，避免了因設備故障導致的生產(chǎn)中斷和重大事故，降低了企業(yè)的生產(chǎn)運營成本。盡管國內(nèi)外在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷及信息融合技術(shù)應用方面取得了豐碩的成果，但當前研究仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有的信息融合算法大多基于理想條件下的假設，在實際應用中，由于旋轉(zhuǎn)機械運行環(huán)境復雜多變，傳感器數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失、誤差等問題，這會影響信息融合的效果和故障診斷的準確性。如何提高信息融合算法對復雜環(huán)境和不確定性數(shù)據(jù)的適應性，是亟待解決的問題。另一方面，目前的研究主要集中在單一故障類型的診斷上，對于旋轉(zhuǎn)機械多種故障同時發(fā)生的復雜故障診斷研究相對較少。而在實際運行中，旋轉(zhuǎn)機械可能同時出現(xiàn)多種故障，相互影響，增加了故障診斷的難度。此外，現(xiàn)有的故障診斷系統(tǒng)大多側(cè)重于故障的檢測和診斷，對于故障的預測和設備剩余壽命的評估研究還不夠深入，難以滿足工業(yè)生產(chǎn)對設備全生命周期管理的需求。隨著工業(yè)4.0和智能制造的發(fā)展，旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)將朝著智能化、網(wǎng)絡化、集成化方向發(fā)展。未來的研究將更加注重多學科交叉融合，結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新興技術(shù)，進一步完善信息融合理論和方法，提高故障診斷的準確性、實時性和智能化水平。同時，加強對復雜故障診斷和故障預測技術(shù)的研究，實現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)機械的全方位、全生命周期的健康管理，將是該領域的重要發(fā)展趨勢。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究圍繞基于信息融合技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷展開，具體內(nèi)容涵蓋以下幾個方面：信息融合技術(shù)原理與方法研究：深入剖析信息融合技術(shù)的基本原理，包括數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合等不同層次的融合方式。全面調(diào)研當前常用的信息融合算法，如貝葉斯估計、D-S證據(jù)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡融合算法、模糊推理融合算法等。對這些算法的原理、優(yōu)缺點以及適用場景進行詳細的對比分析，為后續(xù)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中選擇合適的信息融合算法提供理論依據(jù)。例如，貝葉斯估計基于概率統(tǒng)計理論，能有效處理不確定性信息，但對先驗概率的依賴性較強；D-S證據(jù)理論在處理多源證據(jù)沖突時具有一定優(yōu)勢，但計算復雜度較高。通過深入研究這些算法的特性，有助于根據(jù)旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的實際需求進行合理選擇。旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取與分析：針對旋轉(zhuǎn)機械常見的故障類型，如不平衡、不對中、軸承故障、齒輪故障等，利用振動信號分析、溫度監(jiān)測、油液分析等多種手段，提取能夠有效表征故障狀態(tài)的特征參數(shù)。在振動信號分析中，運用時域分析方法，計算均值、方差、峰值指標等參數(shù)，以反映振動信號的幅值特征；采用頻域分析方法，通過傅里葉變換、小波變換等技術(shù)，將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，分析故障特征頻率及其幅值分布。同時，結(jié)合溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)和油液分析結(jié)果，綜合判斷旋轉(zhuǎn)機械的運行狀態(tài)，提取更全面、準確的故障特征?；谛畔⑷诤系墓收显\斷模型構(gòu)建：根據(jù)信息融合技術(shù)的原理和旋轉(zhuǎn)機械故障特征，構(gòu)建基于信息融合的故障診斷模型。在模型構(gòu)建過程中，將不同傳感器獲取的信息在相應的融合層次上進行融合處理。在數(shù)據(jù)層融合中，直接對來自多個傳感器的原始數(shù)據(jù)進行融合；在特征層融合，先提取各傳感器數(shù)據(jù)的特征，然后將這些特征進行融合；在決策層融合，將各個獨立的診斷結(jié)果進行融合。以振動傳感器、溫度傳感器和壓力傳感器的數(shù)據(jù)為例，在數(shù)據(jù)層融合時，對這些傳感器采集的原始信號進行預處理后直接合并；在特征層融合時，分別提取振動信號的特征頻率、溫度的變化趨勢、壓力的波動范圍等特征，再將這些特征組合起來；在決策層融合時，先由各個傳感器數(shù)據(jù)獨立診斷出可能的故障類型，然后將這些診斷結(jié)果通過一定的融合規(guī)則進行綜合判斷。同時，結(jié)合機器學習算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等，對融合后的信息進行訓練和分類，實現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)機械故障類型的準確識別。實例驗證與結(jié)果分析：選取實際的旋轉(zhuǎn)機械設備，如某電廠的汽輪機、某石化企業(yè)的壓縮機等，進行故障診斷實驗。利用搭建的基于信息融合技術(shù)的故障診斷系統(tǒng)，對設備運行過程中的多源信息進行采集、融合和分析，驗證診斷模型的有效性和準確性。在實驗過程中，模擬不同的故障工況，記錄診斷系統(tǒng)的診斷結(jié)果，并與實際故障情況進行對比分析。通過大量的實驗數(shù)據(jù)，評估診斷模型在不同故障類型和工況下的診斷準確率、誤診率和漏診率等指標。例如，在對汽輪機的實驗中，分別模擬葉片斷裂、軸承磨損等故障，觀察診斷系統(tǒng)能否準確識別故障類型和位置，并分析診斷結(jié)果的誤差來源，進一步優(yōu)化診斷模型。1.3.2研究方法為實現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究采用以下多種研究方法：文獻研究法：全面收集和整理國內(nèi)外關于信息融合技術(shù)、旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的相關文獻資料，包括學術(shù)期刊論文、學位論文、研究報告、專利等。對這些文獻進行深入研讀和分析，了解該領域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題，為研究提供堅實的理論基礎和研究思路。通過文獻研究，梳理信息融合技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應用歷程，總結(jié)已有的研究成果和創(chuàng)新點，發(fā)現(xiàn)當前研究在算法適應性、復雜故障診斷等方面的不足，從而明確本研究的重點和方向。實驗分析法：搭建旋轉(zhuǎn)機械故障模擬實驗平臺，通過改變實驗條件，如轉(zhuǎn)速、負載、潤滑狀態(tài)等，模擬旋轉(zhuǎn)機械在不同工況下的運行狀態(tài)，并人為設置各種常見故障，如不平衡、不對中、軸承故障等。利用各種傳感器，如振動傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等，采集設備運行過程中的數(shù)據(jù)，并運用信息融合技術(shù)和故障診斷算法對采集到的數(shù)據(jù)進行處理和分析，研究不同因素對故障特征提取和診斷結(jié)果的影響。在實驗過程中，嚴格控制實驗變量，確保實驗數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，通過多次重復實驗，驗證研究結(jié)果的穩(wěn)定性和可重復性。案例研究法：結(jié)合實際工業(yè)生產(chǎn)中的旋轉(zhuǎn)機械設備，如電力行業(yè)的發(fā)電機、石油化工行業(yè)的泵和壓縮機等，選取典型的故障案例進行深入研究。收集這些設備在故障發(fā)生前后的運行數(shù)據(jù)、維護記錄等信息，運用基于信息融合技術(shù)的故障診斷方法對案例進行分析，總結(jié)實際應用中的經(jīng)驗和問題，提出針對性的解決方案和改進措施。通過實際案例研究，將理論研究成果應用于實踐，驗證研究方法和診斷模型的實際可行性和有效性，同時也為工業(yè)企業(yè)提供實際的技術(shù)支持和參考。二、旋轉(zhuǎn)機械常見故障類型及機理分析2.1不平衡故障2.1.1故障原因不平衡故障是旋轉(zhuǎn)機械中最為常見的故障之一，其產(chǎn)生原因較為復雜，涉及多個方面。結(jié)構(gòu)設計與制造因素：在旋轉(zhuǎn)機械的結(jié)構(gòu)設計階段，如果設計不合理，例如轉(zhuǎn)子的質(zhì)量分布不均勻，就可能導致在后續(xù)運行中出現(xiàn)不平衡問題。在制造過程中，機械加工質(zhì)量偏差也是一個重要因素。加工精度不足可能使得轉(zhuǎn)子的幾何形狀與設計要求存在差異，進而導致質(zhì)量中心與旋轉(zhuǎn)中心不重合。材質(zhì)不均勻同樣會引發(fā)不平衡故障，不同部位的材料密度、硬度等特性不一致，會使轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)時產(chǎn)生不平衡的離心力。例如，在一些大型電機的轉(zhuǎn)子制造中，若采用的鋼材質(zhì)量不穩(wěn)定，內(nèi)部存在雜質(zhì)或缺陷，就容易出現(xiàn)這種情況。裝配與安裝因素：裝配過程中的誤差也會導致不平衡。聯(lián)軸器的安裝不當，如連接螺栓的擰緊力矩不均勻，會使兩個半聯(lián)軸器的相對位置發(fā)生偏移，從而引起轉(zhuǎn)子的不平衡。此外，在設備安裝時，如果基礎不牢固或水平度不符合要求，會使旋轉(zhuǎn)機械在運行過程中受到額外的外力作用，導致轉(zhuǎn)子產(chǎn)生不均勻的變形，進而引發(fā)不平衡故障。某工廠的一臺離心泵在安裝后不久就出現(xiàn)了異常振動，經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)是由于基礎的地腳螺栓松動，導致泵體在運行時發(fā)生晃動，引起了轉(zhuǎn)子的不平衡。運行過程中的因素：在旋轉(zhuǎn)機械的運行過程中，多種情況會導致不平衡故障的產(chǎn)生。介質(zhì)的不均勻結(jié)垢是常見原因之一，例如在石油化工行業(yè)的壓縮機中，氣體中的雜質(zhì)可能會在葉輪表面逐漸堆積，且分布不均勻，使葉輪的質(zhì)量分布發(fā)生改變，從而產(chǎn)生不平衡。零部件的缺損也是一個重要因素，運行中由于腐蝕、磨損、疲勞等原因，轉(zhuǎn)子的零部件如葉輪、葉片等可能會局部損壞、脫落，導致質(zhì)量分布失衡，進而引發(fā)不平衡故障。某電廠的汽輪機在長期運行后，部分葉片因受到高溫蒸汽的腐蝕而出現(xiàn)缺損，使得汽輪機轉(zhuǎn)子的不平衡加劇，振動異常。2.1.2故障特征不平衡故障在旋轉(zhuǎn)機械運行過程中會表現(xiàn)出一系列獨特的特征，通過對這些特征的分析，可以有效地識別和診斷該故障。振動幅值特征：不平衡故障最顯著的特征之一是振動幅值的變化。通常情況下，振動幅值會隨著轉(zhuǎn)速的升高而增大，且在轉(zhuǎn)子的一階臨界轉(zhuǎn)速附近會出現(xiàn)共振峰值。當轉(zhuǎn)速低于一階臨界轉(zhuǎn)速時，振動幅值與轉(zhuǎn)速的平方成正比，這是因為不平衡產(chǎn)生的離心力與轉(zhuǎn)速的平方成正比。在實際運行中，若發(fā)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機械的振動幅值隨著轉(zhuǎn)速的增加而迅速增大，且在某一特定轉(zhuǎn)速附近出現(xiàn)異常高的峰值，就可能是由不平衡故障引起的。在對某風機進行故障診斷時，通過監(jiān)測其振動幅值隨轉(zhuǎn)速的變化曲線，發(fā)現(xiàn)當轉(zhuǎn)速達到一定值時，振動幅值急劇上升，經(jīng)過進一步分析確定是由于轉(zhuǎn)子不平衡導致的。此外，不平衡故障還會使振動幅值在徑向方向上較為突出，尤其是在水平和垂直方向上的振動幅值明顯增大。頻率特征：從頻率角度來看，不平衡故障的振動信號主要以工頻（即轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)頻率）成分為主。這是因為不平衡產(chǎn)生的離心力是周期性變化的，其頻率與轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)頻率相同。在頻譜圖上，會出現(xiàn)明顯的工頻尖峰，且該尖峰的幅值通常較大，占振動信號總能量的大部分。同時，由于不平衡故障可能會引起一些非線性因素，頻譜中還可能出現(xiàn)少量的高次諧波成分，但這些高次諧波的幅值相對較小。通過對某電機的振動信號進行頻譜分析，發(fā)現(xiàn)工頻成分的幅值遠遠高于其他頻率成分，且在工頻附近存在一些微弱的高次諧波，從而判斷該電機存在不平衡故障。此外，不平衡故障還會導致振動相位的變化，在工作頻率下，通常在徑向方向上呈現(xiàn)穩(wěn)定的、可重復的振動相位。當不平衡超過其他故障成為主要振動原因時，軸承上水平方向與垂直方向振動相位差約為90°（±30°）。2.2不對中故障2.2.1故障分類及表現(xiàn)形式不對中故障在旋轉(zhuǎn)機械中較為常見，主要可分為聯(lián)軸器不對中和軸承不對中兩種類型，它們各自有著獨特的表現(xiàn)形式和對設備運行的影響。聯(lián)軸器不對中：平行不對中：指兩轉(zhuǎn)子的軸心線在平行方向上存在偏移。在這種情況下，由于兩軸的中心位置不一致，當轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)時，聯(lián)軸器的連接部位會受到不均勻的作用力。具體表現(xiàn)為聯(lián)軸器的彈性元件（如彈性柱銷、膜片等）會承受額外的剪切力和拉伸力，導致彈性元件過早損壞。從設備整體運行來看，會引發(fā)設備的徑向振動，振動頻率通常為轉(zhuǎn)子工頻的兩倍。這是因為在旋轉(zhuǎn)過程中，每轉(zhuǎn)一圈，聯(lián)軸器所受的不均勻力會周期性變化兩次，從而產(chǎn)生二倍頻振動。在一些采用彈性柱銷聯(lián)軸器的電機與泵的連接中，若出現(xiàn)平行不對中，運行一段時間后會發(fā)現(xiàn)彈性柱銷磨損嚴重，甚至斷裂，同時設備的徑向振動明顯增大，通過頻譜分析可檢測到明顯的二倍頻成分。偏角不對中：即兩轉(zhuǎn)子的軸心線相交成一定角度。此時，聯(lián)軸器除了受到徑向力外，還會承受一個附加的彎矩。軸每旋轉(zhuǎn)一周，彎矩的作用方向就會交變一次，這使得轉(zhuǎn)子在軸向產(chǎn)生工頻振動。由于彎矩的存在，會增加軸承的負荷，導致軸承的磨損加劇，縮短軸承的使用壽命。某工廠的風機與電機通過齒式聯(lián)軸器連接，因安裝時出現(xiàn)偏角不對中，運行中風機軸承溫度升高，且伴有明顯的軸向振動，拆開聯(lián)軸器檢查發(fā)現(xiàn)齒面磨損不均勻，這就是偏角不對中導致的典型問題。平行偏角不對中：是平行不對中和偏角不對中兩種情況同時存在的綜合不對中形式。這種情況下，轉(zhuǎn)子的振動特征更為復雜，會同時出現(xiàn)徑向和軸向的振動，且振動頻率包含工頻和二倍頻成分。對設備的影響也更為嚴重，不僅會加速聯(lián)軸器和軸承的損壞，還可能導致軸系的疲勞破壞，嚴重影響設備的安全穩(wěn)定運行。在大型壓縮機的軸系中，若出現(xiàn)平行偏角不對中，可能會引發(fā)整個機組的劇烈振動，甚至造成停機事故。軸承不對中：實際上反映的是軸承座標高和軸中心位置的偏差。當軸承不對中時，軸系的載荷會重新分配。負荷較大的軸承所承受的壓力增大，可能會出現(xiàn)高次諧波振動，這是因為軸承與軸頸之間的接觸狀態(tài)發(fā)生改變，產(chǎn)生了非線性的力，從而激發(fā)出高次諧波。負荷較輕的軸承則容易失穩(wěn)，因為其承載能力相對較弱，在不對中的情況下難以維持穩(wěn)定的支撐狀態(tài)。軸承不對中還會使軸系的臨界轉(zhuǎn)速發(fā)生改變，影響設備的正常運行范圍。某汽輪機在運行過程中，由于基礎沉降導致軸承不對中，機組振動異常，通過頻譜分析發(fā)現(xiàn)除了工頻振動外，還出現(xiàn)了明顯的高次諧波成分，同時機組的臨界轉(zhuǎn)速也發(fā)生了偏移，嚴重威脅到設備的安全運行。2.2.2故障產(chǎn)生的振動特性不對中故障會引發(fā)一系列獨特的振動特性，這些特性對于故障的診斷和分析具有重要意義。振動頻率特性：聯(lián)軸器不對中時，平行不對中主要產(chǎn)生二倍頻振動，這是由于在不對中的情況下，聯(lián)軸器所受的不均勻力在每轉(zhuǎn)一周內(nèi)周期性變化兩次，從而激發(fā)出二倍于工頻的振動頻率。偏角不對中則會使轉(zhuǎn)子在徑向產(chǎn)生工頻振動，同時在軸向也產(chǎn)生工頻振動。這是因為偏角不對中導致的附加彎矩和軸向竄動，都與轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)頻率相關。在實際設備運行中，通過對振動信號進行頻譜分析，可以清晰地檢測到這些特征頻率成分。如在對某電機與減速機連接的聯(lián)軸器進行故障診斷時，通過頻譜分析儀檢測到明顯的二倍頻和工頻成分，結(jié)合設備的運行情況，判斷出存在聯(lián)軸器不對中故障。軸向力變化特性：偏角不對中會增加轉(zhuǎn)子的軸向力，使轉(zhuǎn)子在軸向產(chǎn)生工頻振動。這是因為偏角不對中時，聯(lián)軸器所承受的附加彎矩會分解出一個軸向分力，該分力隨著轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)而周期性變化，從而導致轉(zhuǎn)子在軸向產(chǎn)生振動。軸向力的增大還會對軸承產(chǎn)生額外的負荷，加速軸承的磨損，影響軸承的使用壽命。在一些高速旋轉(zhuǎn)的設備中，如汽輪機、壓縮機等，軸向力的變化對設備的影響更為顯著，若不及時處理，可能會導致軸承損壞、軸系竄動等嚴重故障。對軸系載荷分配的影響：軸承不對中會使軸系的載荷重新分配。負荷較大的軸承所承受的壓力增大，這可能會導致軸承的磨損加劇，甚至出現(xiàn)疲勞剝落等故障。而負荷較輕的軸承則容易失穩(wěn)，因為其承載能力相對較弱，在不對中的情況下難以維持穩(wěn)定的支撐狀態(tài)。軸系載荷分配的不均勻還會影響軸系的臨界轉(zhuǎn)速，使設備的運行狀態(tài)發(fā)生改變。當臨界轉(zhuǎn)速發(fā)生變化時，設備在運行過程中可能會出現(xiàn)共振現(xiàn)象，導致振動加劇，嚴重影響設備的安全運行。在對某大型泵的軸系進行監(jiān)測時，發(fā)現(xiàn)由于軸承不對中，導致其中一個軸承的負荷明顯增大，溫度升高，同時軸系的臨界轉(zhuǎn)速降低，在接近臨界轉(zhuǎn)速運行時，設備振動異常劇烈，通過調(diào)整軸承位置解決了不對中問題后，設備運行恢復正常。2.3油膜渦動和油膜振蕩故障2.3.1故障產(chǎn)生的原因油膜渦動和油膜振蕩是滑動軸承中由于油膜的動力學特性而引起的一種自激振動。當軸頸在滑動軸承中旋轉(zhuǎn)時，軸頸與軸承之間形成楔形油膜，油膜壓力的合力與軸頸所受的載荷相平衡，使軸頸保持在一定的位置上。然而，當軸頸的轉(zhuǎn)速達到一定值時，油膜力的變化會導致軸頸的運動狀態(tài)發(fā)生改變，從而引發(fā)油膜渦動和油膜振蕩。油膜渦動是一種亞同步振動，其回轉(zhuǎn)頻率約為轉(zhuǎn)子回轉(zhuǎn)頻率的一半。油膜渦動的產(chǎn)生與油膜的剛度和阻尼特性有關。當油膜的剛度和阻尼不足時，油膜力無法有效地抑制軸頸的運動，導致軸頸在油膜中產(chǎn)生渦動。油膜渦動的發(fā)生還與軸承的間隙、潤滑油的粘度、轉(zhuǎn)速等因素有關。當軸承間隙過大、潤滑油粘度較低或轉(zhuǎn)速較高時，油膜渦動的可能性會增加。油膜振蕩是油膜渦動的進一步發(fā)展，當油膜渦動的頻率與轉(zhuǎn)子的一階臨界轉(zhuǎn)速接近時，會發(fā)生共振，導致振幅急劇增大，從而引發(fā)油膜振蕩。油膜振蕩通常發(fā)生在轉(zhuǎn)速高于兩倍一階臨界轉(zhuǎn)速的情況下。一旦發(fā)生油膜振蕩，即使轉(zhuǎn)速繼續(xù)升高，渦動頻率也將保持為轉(zhuǎn)子一階臨界轉(zhuǎn)速頻率，且振蕩具有突然性和慣性效應，升速時產(chǎn)生油膜振蕩的轉(zhuǎn)速要高于降速時油膜振蕩消失的轉(zhuǎn)速。油膜渦動和油膜振蕩是兩個不同的概念，但它們之間存在密切的聯(lián)系。油膜渦動是油膜振蕩的前期階段，當油膜渦動的頻率達到轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的固有頻率時，就會引發(fā)油膜振蕩。兩者在產(chǎn)生原因上有一定的共性，都與油膜的動力學特性、軸承的工作狀態(tài)以及轉(zhuǎn)子的運行參數(shù)等因素密切相關。2.3.2故障特征及危害轉(zhuǎn)子發(fā)生油膜振蕩時，通常具有一系列獨特的故障特征，這些特征在時間波形、頻譜圖和軸心軌跡等方面均有明顯體現(xiàn)。在時間波形上，會發(fā)生畸變，表現(xiàn)為不規(guī)則的周期信號，通常是在工頻的波形上面疊加了幅值很大的低頻信號。這是由于油膜振蕩的非線性特性以及與工頻振動的相互作用，使得合成的時間波形呈現(xiàn)出復雜的形態(tài)。在頻譜圖中，轉(zhuǎn)子的固有頻率處的頻率分量的幅值最為突出，這是油膜振蕩的一個重要標志。油膜振蕩發(fā)生在工作轉(zhuǎn)速大于二倍一階臨界轉(zhuǎn)速的時候，在這之后，即使工作轉(zhuǎn)速繼續(xù)升高，其振蕩的特征頻率基本不變，這是因為油膜振蕩的頻率鎖定在轉(zhuǎn)子的一階臨界轉(zhuǎn)速頻率上。油膜振蕩時，其軸心軌跡呈不規(guī)則的發(fā)散狀態(tài)，若發(fā)生碰摩，則軸心軌跡呈花瓣狀。這是由于油膜振蕩導致轉(zhuǎn)子的運動失去穩(wěn)定性，軸頸與軸承之間的間隙不斷變化，從而使軸心軌跡呈現(xiàn)出不規(guī)則的形狀。油膜振蕩對旋轉(zhuǎn)機械設備的危害極大，嚴重影響設備的穩(wěn)定性和壽命。由于油膜振蕩會使轉(zhuǎn)子產(chǎn)生劇烈的振動，這種振動會通過軸承傳遞到設備的其他部件，導致設備的整體穩(wěn)定性下降。強烈的振動還會使軸承受到周期性的沖擊載荷，加速軸承的磨損，降低軸承的使用壽命，甚至可能導致軸承的損壞。軸頸與軸承會不斷碰摩，產(chǎn)生撞擊聲，這不僅會進一步加劇設備的磨損，還可能引發(fā)其他故障，如軸的疲勞斷裂等。某大型汽輪機在運行過程中發(fā)生油膜振蕩，導致軸承嚴重磨損，軸頸表面出現(xiàn)劃痕，最終不得不停機進行維修，造成了巨大的經(jīng)濟損失。同時，油膜振蕩還會影響設備的正常運行，導致設備的效率降低，甚至無法正常工作，對生產(chǎn)造成嚴重影響。2.4其他常見故障2.4.1軸裂紋故障軸裂紋是旋轉(zhuǎn)機械中一種較為嚴重的潛在故障，其產(chǎn)生原因通常較為復雜。在旋轉(zhuǎn)機械的運行過程中，軸承受著復雜的應力作用，長期的交變應力是導致軸裂紋產(chǎn)生的主要原因之一。軸在高速旋轉(zhuǎn)時，由于受到離心力、扭矩、彎矩等多種力的綜合作用，其內(nèi)部會產(chǎn)生周期性變化的應力。當這些應力超過軸材料的疲勞極限時，就會在軸的表面或內(nèi)部逐漸形成微小的裂紋。例如，在汽輪機、發(fā)電機等大型旋轉(zhuǎn)設備中，軸的轉(zhuǎn)速高、負荷大，長期運行后，軸的某些部位容易因交變應力的作用而出現(xiàn)疲勞裂紋。各種因素引起的應力集中也是軸裂紋產(chǎn)生的重要原因。軸的結(jié)構(gòu)設計不合理，如軸肩處的過渡圓角過小、鍵槽的形狀和位置不當?shù)?，都會導致在這些部位產(chǎn)生應力集中。在軸的加工過程中，表面粗糙度不符合要求、加工刀痕過深等也會成為應力集中的源頭。此外，軸在裝配和運行過程中，如果受到不當?shù)臎_擊或過載，也會使局部應力急劇增加，加速裂紋的產(chǎn)生和擴展。某工廠的一臺壓縮機軸，由于鍵槽加工精度不足，在鍵槽邊緣出現(xiàn)了應力集中，經(jīng)過一段時間的運行后，該部位出現(xiàn)了裂紋。惡劣的工作條件和環(huán)境也會對軸的性能產(chǎn)生不利影響，增加軸裂紋產(chǎn)生的風險。高溫、高壓、腐蝕等環(huán)境因素會降低軸材料的強度和韌性，使其更容易受到損傷。在石油化工行業(yè)，軸可能會受到高溫、高壓的介質(zhì)侵蝕，以及腐蝕性氣體或液體的作用，從而導致材料性能下降，裂紋萌生。在一些煤礦機械設備中，軸還可能會受到潮濕、粉塵等惡劣環(huán)境的影響，加速軸的損壞。軸裂紋對振動的響應與裂紋所處的軸向位置、裂紋深度及受力情況密切相關。根據(jù)裂紋所在部分的應力狀態(tài)，裂紋將呈現(xiàn)三種不同的形式。當軸在壓應力作用下旋轉(zhuǎn)時，若轉(zhuǎn)子重量較小，不平衡離心力較小，或不平衡力恰好在裂紋的另一側(cè)，裂紋總是閉合的，這種閉合裂縫對軸的振動影響不大，不易檢測。當裂紋區(qū)處于拉應力狀態(tài)時，軸裂紋始終處于開放狀態(tài)。開裂會引起軸剛度的不對稱，使振動具有非線性特性，并伴有2倍頻、3倍頻等高頻分量。隨著裂紋的增長，1倍頻、2倍頻等頻率的振幅也會增加。當裂紋區(qū)域的應力由自重或其他徑向載荷產(chǎn)生時，轉(zhuǎn)軸每旋轉(zhuǎn)一圈裂紋就會開合一次，這種開合裂縫對振動的影響更為復雜。理論分析表明，有裂紋轉(zhuǎn)子的振動響應可以根據(jù)偏心距和重力兩個影響因素考慮，然后進行線性疊加。由于偏心因素的影響，兩個非對稱剛度對應的臨界速度之間會出現(xiàn)振動峰值；重力因子的結(jié)果是，當速度在無裂紋軸的臨界速度附近時，會出現(xiàn)一個更大的峰值。在故障特征方面，轉(zhuǎn)軸裂紋的出現(xiàn)及其對轉(zhuǎn)子振動的影響較為復雜。當轉(zhuǎn)軸上存在開裂紋時，轉(zhuǎn)軸的剛度不再具有各向同性，振動帶有非線性性質(zhì)，會出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)頻率的2倍頻、3倍頻等高倍頻分量。隨著裂紋擴展，剛度進一步降低，1倍頻、2倍頻等頻率的幅值也隨之增大。這一特征與不平衡故障有相似之處，但相位角會發(fā)生不規(guī)則波動，這一點與不平衡故障時相角穩(wěn)定有明顯差別。在開、停機過程中，會出現(xiàn)分頻共振現(xiàn)象，即轉(zhuǎn)子在經(jīng)過1/2、1/3等臨界轉(zhuǎn)速時，由于相應的高倍頻（2倍頻、3倍頻）正好與臨界轉(zhuǎn)速重合，振動響應會出現(xiàn)峰值。軸上出現(xiàn)裂紋時，初期擴展速度很慢，徑向振動值的增長也很慢，但裂紋的擴展速度會隨著裂紋深度的增大而加劇，相應地也會出現(xiàn)1倍頻及2倍頻振幅迅速增加的現(xiàn)象，同時1倍頻及2倍頻的相位角也會出現(xiàn)異常的波動。在軸裂紋故障診斷中，二倍頻幅值和相位變化是重要的診斷依據(jù)。當軸出現(xiàn)裂紋時，二倍頻幅值會隨著裂紋的發(fā)展而逐漸增大，通過監(jiān)測二倍頻幅值的變化趨勢，可以初步判斷軸是否存在裂紋以及裂紋的發(fā)展程度。相位變化也是一個關鍵指標，裂紋的存在會導致振動相位的不規(guī)則波動，通過對相位變化的分析，可以進一步確認軸裂紋的存在，并對裂紋的位置和嚴重程度進行評估。結(jié)合振動信號的時域分析、頻域分析以及軸心軌跡分析等方法，能夠更全面、準確地診斷軸裂紋故障。通過對某大型電機軸的振動監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)二倍頻幅值逐漸增大，且相位出現(xiàn)異常波動，經(jīng)過進一步檢查，確認軸上存在裂紋，及時采取維修措施，避免了故障的進一步擴大。2.4.2旋轉(zhuǎn)失速與喘振故障旋轉(zhuǎn)失速與喘振是壓縮機等旋轉(zhuǎn)機械中可能出現(xiàn)的嚴重故障，對設備的安全運行和性能有著極大的影響。旋轉(zhuǎn)失速是指當壓縮機的流量減小到一定程度時，葉片進口處的氣流角發(fā)生變化，導致葉片背部出現(xiàn)氣流分離現(xiàn)象，這種分離現(xiàn)象會在葉柵中傳播，形成旋轉(zhuǎn)失速團。旋轉(zhuǎn)失速團以低于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的速度在葉柵中旋轉(zhuǎn)，從而引起壓縮機的振動和噪聲增大。旋轉(zhuǎn)失速的發(fā)生與壓縮機的工況密切相關，當壓縮機在低流量、高壓力比的工況下運行時，更容易出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)失速。例如，在石油化工行業(yè)的氣體壓縮過程中，如果工藝需求發(fā)生變化，導致壓縮機的進氣量減少，而出口壓力要求不變，就可能使壓縮機進入旋轉(zhuǎn)失速工況。喘振則是壓縮機在更嚴重的不穩(wěn)定工況下出現(xiàn)的一種現(xiàn)象。當旋轉(zhuǎn)失速進一步發(fā)展，壓縮機的流量和壓力會出現(xiàn)大幅度的周期性波動，同時伴有強烈的振動和噪聲，這就是喘振。喘振的發(fā)生是由于壓縮機的性能曲線與管網(wǎng)特性曲線不匹配，當壓縮機的工作點進入不穩(wěn)定區(qū)域時，就會引發(fā)喘振。喘振對壓縮機的危害極大，會導致壓縮機的軸承、密封等部件受到嚴重的沖擊和磨損，甚至可能造成壓縮機的損壞。某大型空氣壓縮機在運行過程中發(fā)生喘振，導致軸承損壞、葉輪變形，維修費用高昂，且造成了生產(chǎn)的中斷。旋轉(zhuǎn)失速與喘振故障會對設備性能產(chǎn)生多方面的影響。會導致壓縮機的排氣壓力和流量不穩(wěn)定，影響整個工藝流程的正常運行。在化工生產(chǎn)中，穩(wěn)定的氣體壓力和流量是保證化學反應順利進行的關鍵，一旦出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)失速與喘振，就可能使產(chǎn)品質(zhì)量下降，甚至引發(fā)生產(chǎn)事故。會加速壓縮機內(nèi)部部件的磨損，縮短設備的使用壽命。強烈的振動和沖擊會使軸承、密封件等易損件的壽命大幅降低，增加設備的維修成本和停機時間。長期的旋轉(zhuǎn)失速與喘振還可能導致壓縮機的效率降低，增加能源消耗，影響企業(yè)的經(jīng)濟效益。為了預防旋轉(zhuǎn)失速與喘振故障的發(fā)生，需要采取一系列有效的措施。在設備設計階段，應合理選擇壓縮機的型號和參數(shù)，確保其性能曲線與管網(wǎng)特性曲線相匹配，避免出現(xiàn)不穩(wěn)定工況。在運行過程中，要密切監(jiān)測壓縮機的運行參數(shù)，如流量、壓力、溫度等，一旦發(fā)現(xiàn)參數(shù)異常，應及時調(diào)整工況，避免進入旋轉(zhuǎn)失速和喘振區(qū)域。安裝防喘振裝置也是一種常見的預防措施，如采用喘振控制線、設置防喘振閥等，當壓縮機的工作點接近喘振區(qū)域時，防喘振裝置會自動動作，通過調(diào)節(jié)流量等方式，使壓縮機回到穩(wěn)定運行狀態(tài)。加強設備的維護保養(yǎng)，定期檢查壓縮機的內(nèi)部部件，確保其性能良好，也是預防故障發(fā)生的重要環(huán)節(jié)。三、信息融合技術(shù)基礎3.1信息融合技術(shù)的定義與發(fā)展信息融合技術(shù)是一種將多個信息源的數(shù)據(jù)進行融合，以獲得更全面、更準確信息的綜合信息處理技術(shù)。它通過對各種傳感器及人工觀測信息的合理支配與使用，將這些信息在空間和時間上的互補與冗余信息依據(jù)某種優(yōu)化準則或算法組合起來，產(chǎn)生對觀測對象的一致性解釋和描述。信息融合技術(shù)的目的是提高信息的準確性和可靠性，為決策提供更有力的支持，廣泛應用于軍事、交通、醫(yī)療、工業(yè)等多個領域。信息融合技術(shù)的發(fā)展有著深厚的歷史淵源，其起源可追溯到20世紀60年代的軍事領域。當時，隨著戰(zhàn)爭形態(tài)的演變和軍事技術(shù)的發(fā)展，對戰(zhàn)場態(tài)勢感知和指揮決策的準確性、實時性提出了更高要求，信息融合技術(shù)應運而生。在這一時期，主要應用于雷達信息處理和指揮自動化系統(tǒng)，通過對多個雷達傳感器的數(shù)據(jù)進行融合處理，提高對目標的檢測、跟蹤和識別能力。隨著技術(shù)的不斷進步，20世紀70年代至80年代末，信息融合技術(shù)進入數(shù)據(jù)融合階段。在這一階段，美國國防部資助的聲吶信號理解研究開啟了數(shù)據(jù)融合的先河，主要針對傳感器數(shù)據(jù)，信源以同類多傳感器為主，也包括具有同等信息形式的異類信源數(shù)據(jù)。其主要功能以1級融合對象估計（或目標估計）為主，實現(xiàn)多傳感器探測目標的融合定位、識別與跟蹤，作戰(zhàn)應用以戰(zhàn)場預警為主，部分應用于作戰(zhàn)任務分配和作戰(zhàn)平臺指揮控制。這一階段典型融合算法主要針對1級融合對象估計，包括位置融合算法（參數(shù)關聯(lián)和估計技術(shù)）、身份融合算法（物理、基于特征推理和基于認知的模型）和輔助支持算法（數(shù)值方法庫、數(shù)據(jù)校對、數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)庫管理等）。20世紀80年代是信息融合技術(shù)的快速發(fā)展階段，出現(xiàn)了多種信息融合算法，如貝葉斯估計、D-S證據(jù)理論等。這些算法為信息融合技術(shù)的發(fā)展提供了堅實的理論基礎，使得信息融合能夠更有效地處理多源信息的不確定性和復雜性。隨著計算機技術(shù)、通信技術(shù)的快速發(fā)展，且日趨緊密地互相結(jié)合，加之軍事應用的特殊迫切需求，信息融合技術(shù)在近10年中得到驚人發(fā)展。20世紀90年代至今，信息融合技術(shù)進入成熟階段，并廣泛應用于各個領域。在軍事領域，信息融合技術(shù)不僅用于戰(zhàn)場態(tài)勢感知、指揮決策等方面，還擴展到整個作戰(zhàn)過程，如作戰(zhàn)決策、指揮控制、火力打擊和作戰(zhàn)評估等。在民用領域，信息融合技術(shù)在醫(yī)學診斷、環(huán)境監(jiān)測、狀態(tài)維護、機器人、智能交通、工業(yè)自動化等方面都有著廣泛的應用。在智能交通系統(tǒng)中，通過融合車輛定位、交通流量、路況等多源信息，實現(xiàn)交通信號的智能控制、車輛的精確定位與導航，提高交通效率和安全性；在工業(yè)自動化領域，利用信息融合技術(shù)實現(xiàn)對工業(yè)設備的實時監(jiān)測、預警和診斷，提高設備運行穩(wěn)定性和可靠性，優(yōu)化生產(chǎn)流程和提高產(chǎn)品質(zhì)量。信息融合技術(shù)的發(fā)展歷程是一個不斷演進和完善的過程，從最初的軍事應用逐漸拓展到民用領域，從簡單的數(shù)據(jù)融合發(fā)展到多源信息的深度融合。隨著科技的不斷進步，信息融合技術(shù)將在更多領域發(fā)揮重要作用，為解決復雜問題提供更有效的手段。3.2信息融合的層次與方法3.2.1融合層次信息融合技術(shù)根據(jù)融合的層次不同，可分為數(shù)據(jù)級融合、特征級融合和決策級融合，它們各自具有獨特的概念、特點及適用場景，在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中發(fā)揮著不同的作用。數(shù)據(jù)級融合是最低層次的融合，它直接對傳感器的觀測數(shù)據(jù)進行融合處理，然后基于融合后的結(jié)果進行特征提取和判斷決策。其主要優(yōu)點在于只有較少數(shù)據(jù)量的損失，能提供其他融合層次所不能提供的細微信息，所以理論上精度最高。在多源圖像復合中，數(shù)據(jù)級融合可以將覆蓋同一地區(qū)的系列影像經(jīng)空間配準后，采用一定算法生成一幅信息更豐富、更可靠的影像，充分保留了原始圖像的細節(jié)信息。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，對于振動傳感器采集的原始振動信號，若采用數(shù)據(jù)級融合，可直接將多個振動傳感器的原始信號進行融合處理，為后續(xù)的故障特征提取提供更全面的原始數(shù)據(jù)基礎。然而，數(shù)據(jù)級融合也存在明顯的局限性。所要處理的傳感器數(shù)據(jù)量大，這導致處理代價高、處理時間長，實時性較差，難以滿足對故障診斷實時性要求較高的場景。由于融合是在信息的最底層進行，傳感器信息的不確定性、不完全性和不穩(wěn)定性要求在融合時有較高的糾錯處理能力，否則容易引入錯誤信息，影響后續(xù)的診斷結(jié)果。它還要求傳感器是同類的，即提供對同一觀測對象的同類觀測數(shù)據(jù)，這在實際應用中限制了其使用范圍。數(shù)據(jù)級融合的數(shù)據(jù)通信量大，抗干擾能力差，在復雜的工業(yè)環(huán)境中，容易受到電磁干擾等因素的影響，導致融合數(shù)據(jù)的準確性下降。特征級融合屬于中間層的融合，它利用特征提取方法對節(jié)點收集的原始數(shù)據(jù)提取特征，并將其表示為特征向量，以此來反映事物的屬性。先對數(shù)據(jù)進行特征提取，然后進行數(shù)據(jù)關聯(lián)操作，最后融合特征向量。這種融合方式不僅保留了重要的數(shù)據(jù)特征，又對數(shù)據(jù)進行了有效壓縮，提高了系統(tǒng)的實時性。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，對于振動信號，可先通過時域分析提取均值、方差、峰值指標等特征，通過頻域分析提取故障特征頻率及其幅值等特征，再將這些特征進行融合。同時，結(jié)合溫度傳感器數(shù)據(jù)提取的溫度變化趨勢特征等，形成更全面的故障特征向量，為后續(xù)的故障診斷提供更豐富的信息。特征級融合在位置定位跟蹤、目標識別和態(tài)勢估計等領域有著廣泛應用，在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，能夠更有效地識別故障類型和故障程度。決策級融合屬于最高級的融合，是一種面向應用的融合，能滿足用戶實際應用的需求。它基于特征級融合分析、判別和分類監(jiān)控對象，最后根據(jù)數(shù)據(jù)之間的相關性作出高級決策。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，不同的診斷方法或不同傳感器的診斷結(jié)果可能存在差異，決策級融合可以將這些不同的診斷結(jié)果進行融合。通過振動傳感器診斷出設備可能存在不平衡故障，通過油液分析診斷出設備可能存在軸承磨損故障，決策級融合可以綜合考慮這些結(jié)果，結(jié)合設備的運行工況、歷史故障數(shù)據(jù)等信息，做出更準確的決策，判斷設備的真實故障狀態(tài)。決策級融合在監(jiān)測災害、目標監(jiān)控等領域有著重要應用，在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，能夠為設備的維護和維修提供更直接、更準確的決策依據(jù)。它對通信帶寬要求較低，當各個傳感器節(jié)點距離較遠或通信條件有限時，決策級融合更具優(yōu)勢。但決策級融合的準確性依賴于各個獨立診斷結(jié)果的準確性，如果前期的診斷結(jié)果存在較大誤差，融合后的決策也可能出現(xiàn)偏差。在實際應用中，應根據(jù)旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的具體需求和條件，選擇合適的融合層次。對于對故障細節(jié)要求較高、傳感器類型相同且數(shù)據(jù)量較小的情況，數(shù)據(jù)級融合可能更合適；對于需要快速處理大量數(shù)據(jù)、提取關鍵故障特征的場景，特征級融合是較好的選擇；而對于需要綜合多種診斷結(jié)果做出最終決策、通信條件有限的情況，決策級融合則能發(fā)揮更大的作用。3.2.2融合方法信息融合技術(shù)包含多種融合方法，每種方法都有其獨特的原理和應用場景，在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中發(fā)揮著不同的作用?；诮y(tǒng)計的融合方法是一類重要的融合技術(shù)，其中最小二乘法和最大似然估計法較為常見。最小二乘法通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，可用于建立傳感器輸出與故障特征之間的關系模型。對于振動傳感器輸出的振動幅值與轉(zhuǎn)速之間的關系，可利用最小二乘法擬合出一個函數(shù)，通過該函數(shù)預測不同轉(zhuǎn)速下的振動幅值，進而判斷設備是否存在故障。最大似然估計法則是利用已知的樣本結(jié)果，反推最有可能導致這樣結(jié)果的參數(shù)值。在故障診斷中，假設設備存在不同的故障模式，每種故障模式對應不同的概率分布，通過采集到的數(shù)據(jù)，利用最大似然估計法計算出每種故障模式的概率，從而判斷設備最有可能出現(xiàn)的故障類型。基于規(guī)則的融合方法依據(jù)預先設定的規(guī)則對多源信息進行融合。這些規(guī)則通常是基于專家經(jīng)驗或?qū)ο到y(tǒng)運行規(guī)律的深入理解而制定的。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，如果振動幅值超過某一設定閾值，同時溫度也超過相應的閾值，根據(jù)預先設定的規(guī)則，可判斷設備可能存在嚴重故障?；谝?guī)則的融合方法簡單直觀，易于理解和實現(xiàn)，能夠快速做出決策。但它的靈活性較差，當系統(tǒng)出現(xiàn)新的故障模式或運行工況發(fā)生較大變化時，需要重新制定規(guī)則，適應性不強?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的融合方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的學習和自適應能力對多源信息進行融合。神經(jīng)網(wǎng)絡由大量的神經(jīng)元組成，通過對大量樣本數(shù)據(jù)的學習，調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，從而實現(xiàn)對復雜非線性關系的建模。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，將來自振動傳感器、溫度傳感器等多源信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，將故障類型作為輸出，通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，使其能夠自動學習多源信息與故障類型之間的映射關系。當有新的傳感器數(shù)據(jù)輸入時，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠快速準確地判斷出設備的故障類型?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的融合方法具有良好的自適應性和泛化能力，能夠處理復雜的非線性問題。但它對樣本數(shù)據(jù)的依賴性較強，需要大量的高質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)進行訓練，訓練過程也較為復雜，計算量大?；谀：壿嫷娜诤戏椒ㄍㄟ^模糊推理將多源不確定性信息進行融合。它將傳統(tǒng)的清晰概念模糊化，用模糊集合來表示不確定性信息，通過模糊規(guī)則進行推理和決策。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，對于振動幅值、溫度等參數(shù)，可將其劃分為不同的模糊等級，如“正?！薄拜p微異常”“嚴重異?！钡?，然后根據(jù)模糊規(guī)則進行融合判斷。如果振動幅值處于“輕微異?！钡燃?，溫度處于“正常”等級，根據(jù)模糊規(guī)則，可判斷設備可能存在潛在的故障隱患，但故障程度較輕?；谀：壿嫷娜诤戏椒軌蛴行У靥幚聿淮_定性信息，對數(shù)據(jù)的精確性要求不高。但它的模糊規(guī)則制定需要一定的經(jīng)驗和技巧，主觀性較強，不同的人制定的模糊規(guī)則可能會導致不同的診斷結(jié)果。基于證據(jù)理論的融合方法，如D-S證據(jù)理論，通過對多個證據(jù)的組合來確定最終的決策。它引入信任函數(shù)和似然函數(shù)來描述證據(jù)的不確定性，能夠較好地處理證據(jù)之間的沖突和不確定性。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，不同的傳感器或診斷方法可看作不同的證據(jù)，每個證據(jù)都有自己的信任度和似然度。通過D-S證據(jù)理論將這些證據(jù)進行融合，可得到更準確的故障診斷結(jié)果。振動傳感器的診斷結(jié)果和油液分析的診斷結(jié)果作為兩個證據(jù)，利用D-S證據(jù)理論進行融合，能夠綜合考慮兩種證據(jù)的信息，提高故障診斷的可靠性。但D-S證據(jù)理論計算復雜度較高，當證據(jù)數(shù)量較多時，計算量會大幅增加，而且在處理沖突證據(jù)時，可能會出現(xiàn)與直覺相悖的結(jié)果。3.3信息融合技術(shù)在故障診斷中的優(yōu)勢信息融合技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中展現(xiàn)出諸多顯著優(yōu)勢，這些優(yōu)勢使其成為提升故障診斷水平的關鍵手段。信息融合技術(shù)能夠提高故障診斷的準確性。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，單一傳感器或診斷方法往往存在局限性，難以全面、準確地反映設備的真實故障狀態(tài)。通過融合多個傳感器的信息，可以充分利用各種信息之間的互補性，彌補單一信息的不足，從而更準確地識別故障類型和故障程度。在診斷軸承故障時，振動傳感器可以檢測到振動信號的幅值、頻率等特征，溫度傳感器能夠監(jiān)測軸承的溫度變化，油液分析可以提供軸承磨損顆粒的信息。將這些來自不同傳感器的信息進行融合，能夠從多個角度全面了解軸承的運行狀態(tài)，更準確地判斷軸承是否存在故障以及故障的嚴重程度。某研究團隊在對某型號電機的軸承故障診斷中，單獨使用振動傳感器進行診斷時，誤診率達到了20%，而采用信息融合技術(shù)，融合振動、溫度和油液分析等多源信息后，誤診率降低至5%，顯著提高了診斷的準確性。信息融合技術(shù)可以增強故障診斷的可靠性。多源信息的融合能夠利用信息的冗余性，降低因單個傳感器故障或數(shù)據(jù)誤差導致的診斷錯誤風險。即使某個傳感器出現(xiàn)故障或提供的數(shù)據(jù)存在誤差，其他傳感器的信息仍然可以為故障診斷提供支持，從而保證診斷結(jié)果的可靠性。在一個由多個振動傳感器、溫度傳感器和壓力傳感器組成的旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測系統(tǒng)中，當其中一個振動傳感器出現(xiàn)故障時，通過信息融合技術(shù)，其他傳感器的數(shù)據(jù)依然能夠準確地反映設備的運行狀態(tài)，避免了因單個傳感器故障而導致的誤診或漏診。某石化企業(yè)的壓縮機在運行過程中，一個溫度傳感器出現(xiàn)故障，但由于采用了信息融合技術(shù)，結(jié)合其他傳感器的數(shù)據(jù)，仍然準確地診斷出了壓縮機的故障，保障了設備的安全運行。信息融合技術(shù)還能增強對復雜故障的診斷能力。隨著旋轉(zhuǎn)機械結(jié)構(gòu)和運行工況的日益復雜，故障類型和故障模式也變得更加多樣化和隱蔽，單一的診斷方法往往難以應對。信息融合技術(shù)可以結(jié)合多種故障診斷方法和算法，充分發(fā)揮不同方法的優(yōu)勢，對復雜故障進行綜合分析和診斷。將神經(jīng)網(wǎng)絡與D-S證據(jù)理論相結(jié)合，神經(jīng)網(wǎng)絡強大的學習和分類能力可以對故障特征進行初步識別，D-S證據(jù)理論則可以對多個神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷結(jié)果進行融合，進一步提高診斷的準確性和可靠性。在診斷同時存在不平衡、不對中以及軸承故障的復雜情況時，單一的診斷方法可能只能檢測到部分故障，而信息融合技術(shù)可以綜合考慮各種故障特征，準確地識別出所有的故障類型，為設備的維修提供全面的依據(jù)。某大型發(fā)電機組在出現(xiàn)復雜故障時，采用傳統(tǒng)診斷方法只能檢測到部分故障，而運用基于信息融合技術(shù)的故障診斷系統(tǒng)，成功識別出了所有的故障類型，及時采取了有效的維修措施，避免了設備的進一步損壞。信息融合技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中通過多源信息整合，有效提高了故障診斷的準確性、可靠性，增強了對復雜故障的診斷能力，為旋轉(zhuǎn)機械的安全穩(wěn)定運行提供了有力保障。四、基于信息融合技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷模型構(gòu)建4.1傳感器選型與布置4.1.1傳感器類型選擇旋轉(zhuǎn)機械在運行過程中會產(chǎn)生多種物理量的變化，這些變化能夠反映其運行狀態(tài)和潛在故障。因此，針對旋轉(zhuǎn)機械常見故障特征，選擇合適類型的傳感器至關重要，它們能夠準確感知這些物理量的變化，為后續(xù)的故障診斷提供關鍵的數(shù)據(jù)支持。振動傳感器是旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中最為常用的傳感器之一。旋轉(zhuǎn)機械在出現(xiàn)不平衡、不對中、軸承故障等問題時，會產(chǎn)生異常的振動。振動傳感器可以精確測量振動的幅值、頻率和相位等參數(shù)，通過對這些參數(shù)的分析，能夠有效識別故障類型和嚴重程度。加速度傳感器能夠測量振動的加速度，在檢測軸承早期故障時具有較高的靈敏度，因為早期故障可能僅引起微小的加速度變化，加速度傳感器能夠捕捉到這些細微的信號變化。位移傳感器則主要用于測量振動的位移量，對于監(jiān)測軸的不對中、彎曲等故障具有重要作用，通過測量軸的位移，可以直觀地判斷軸系的運行狀態(tài)是否正常。速度傳感器測量振動的速度，其輸出信號與振動的能量相關，在診斷一些與能量損耗相關的故障時，速度傳感器能夠提供有價值的信息。溫度傳感器也是不可或缺的。當旋轉(zhuǎn)機械的某個部件出現(xiàn)故障時，如軸承磨損、齒輪嚙合不良等，會導致該部件溫度升高。溫度傳感器可以實時監(jiān)測設備關鍵部位的溫度變化，為故障診斷提供重要依據(jù)。熱電偶是一種常見的溫度傳感器，它利用兩種不同金屬材料的熱電效應來測量溫度，具有測量范圍廣、精度較高的特點，適用于高溫環(huán)境下的溫度測量。熱電阻則是基于金屬導體的電阻值隨溫度變化而變化的特性來測量溫度，其測量精度高、穩(wěn)定性好，常用于對溫度測量精度要求較高的場合。紅外溫度傳感器通過檢測物體表面輻射的紅外線來測量溫度，具有非接觸式測量的優(yōu)點，能夠在不影響設備正常運行的情況下，快速測量設備表面的溫度，適用于對旋轉(zhuǎn)機械表面溫度的監(jiān)測。壓力傳感器在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中同樣具有重要作用。在壓縮機、泵等旋轉(zhuǎn)機械中，壓力的變化能夠反映設備的工作狀態(tài)。當壓縮機出現(xiàn)喘振故障時，出口壓力會出現(xiàn)劇烈波動；泵的葉輪損壞時，進出口壓力也會發(fā)生異常變化。壓力傳感器可以實時監(jiān)測這些壓力變化，為診斷此類故障提供關鍵信息。應變片式壓力傳感器利用金屬應變片在壓力作用下產(chǎn)生應變，從而導致電阻值變化的原理來測量壓力，具有精度高、響應速度快的特點。壓阻式壓力傳感器則是基于半導體材料的壓阻效應，將壓力變化轉(zhuǎn)換為電信號輸出，具有體積小、靈敏度高的優(yōu)點。電容式壓力傳感器通過檢測電容的變化來測量壓力，具有精度高、穩(wěn)定性好的特點，適用于對壓力測量精度要求較高的場合。此外，油液傳感器也是旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的重要工具。油液中包含了設備運行過程中的磨損顆粒、污染物等信息，通過對油液的分析，可以了解設備內(nèi)部零部件的磨損情況和潤滑狀態(tài)。顆粒計數(shù)器能夠檢測油液中的磨損顆粒數(shù)量和大小，通過分析顆粒的數(shù)量和大小分布，可以判斷設備零部件的磨損程度和磨損類型。水分傳感器用于檢測油液中的水分含量，過高的水分含量會影響油液的潤滑性能，加速設備零部件的腐蝕和磨損，因此監(jiān)測油液中的水分含量對于保障設備的正常運行至關重要。粘度傳感器則用于測量油液的粘度，油液粘度的變化會影響其潤滑效果，通過監(jiān)測油液粘度，可以及時發(fā)現(xiàn)油液性能的變化，為設備的維護提供依據(jù)。在實際應用中，需要根據(jù)旋轉(zhuǎn)機械的具體類型、運行工況以及常見故障類型，綜合考慮選擇合適的傳感器類型，以確保能夠全面、準確地獲取設備的運行狀態(tài)信息，為后續(xù)的信息融合和故障診斷提供可靠的數(shù)據(jù)基礎。4.1.2傳感器布置原則傳感器在旋轉(zhuǎn)機械關鍵部位的合理布置是準確采集故障信息的關鍵環(huán)節(jié)，它直接關系到故障診斷的準確性和可靠性。為了確保能全面、準確采集故障信息，需要遵循一系列科學的布置原則。要遵循全面覆蓋關鍵部位的原則。旋轉(zhuǎn)機械的不同部位在運行過程中所承受的載荷、應力以及故障發(fā)生的概率各不相同，因此需要對關鍵部位進行全面監(jiān)測。對于電機，軸承座是一個關鍵部位，它支撐著轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)，承受著巨大的徑向和軸向載荷，容易出現(xiàn)磨損、疲勞等故障。在軸承座的水平、垂直和軸向方向分別布置振動傳感器，可以全面監(jiān)測軸承的振動情況，及時發(fā)現(xiàn)軸承故障的早期跡象。在汽輪機中，葉片是核心部件之一，它在高溫、高壓的蒸汽作用下高速旋轉(zhuǎn)，容易出現(xiàn)斷裂、腐蝕等故障。在葉片的根部和頂部布置應變片或振動傳感器，能夠?qū)崟r監(jiān)測葉片的受力和振動情況，一旦葉片出現(xiàn)異常，傳感器能夠及時捕捉到相關信息。對于齒輪箱，齒輪的嚙合部位是故障的高發(fā)區(qū)域，在齒輪箱的箱體上靠近齒輪嚙合處布置振動傳感器和溫度傳感器，可以有效監(jiān)測齒輪的嚙合狀態(tài)和溫度變化，判斷齒輪是否存在磨損、裂紋等故障?？紤]故障傳播特性也是重要原則。故障在旋轉(zhuǎn)機械中的傳播往往具有一定的規(guī)律，傳感器的布置應能及時捕捉到故障傳播過程中的信息變化。在軸系中，故障通常會沿著軸的方向傳播，因此在軸的不同位置布置傳感器，可以監(jiān)測故障的傳播路徑和發(fā)展趨勢。當軸出現(xiàn)裂紋時，裂紋會逐漸擴展，導致軸的振動和應力分布發(fā)生變化。在軸的兩端以及中間部位布置振動傳感器和應力傳感器，可以實時監(jiān)測這些變化，為判斷裂紋的擴展情況提供依據(jù)。對于一些通過油液潤滑和冷卻的旋轉(zhuǎn)機械部件，如軸承、齒輪等，故障產(chǎn)生的磨損顆粒會隨著油液的流動而傳播。在油液的循環(huán)回路中布置油液傳感器，如顆粒計數(shù)器、水分傳感器等，可以檢測油液中的磨損顆粒和水分含量，從而間接了解部件的故障情況。傳感器布置還需兼顧信號的準確性和可靠性。傳感器應盡量靠近被監(jiān)測對象，以減少信號傳輸過程中的衰減和干擾。在布置振動傳感器時，應將其直接安裝在被監(jiān)測部件的表面，并且確保安裝牢固，避免因松動而產(chǎn)生額外的振動信號干擾。同時，要避免傳感器受到其他外部因素的影響，如強電磁場、高溫、潮濕等環(huán)境因素。在電磁環(huán)境復雜的場合，應選用具有良好抗干擾性能的傳感器，并采取屏蔽措施，防止電磁干擾對傳感器信號的影響。對于溫度傳感器，要確保其安裝位置能夠準確反映被監(jiān)測部件的實際溫度，避免因安裝位置不當而導致測量誤差。還要考慮傳感器的可維護性和經(jīng)濟性。在布置傳感器時，應預留足夠的空間，便于傳感器的安裝、拆卸和維護。同時，要根據(jù)實際需求合理選擇傳感器的數(shù)量和型號，避免過度配置，以降低成本。在一些大型旋轉(zhuǎn)機械中，可能需要布置大量的傳感器，如果不考慮可維護性，在傳感器出現(xiàn)故障時，維修人員將難以進行檢修和更換。在選擇傳感器時，應綜合考慮其性能、價格和使用壽命等因素，選擇性價比高的傳感器，在保證故障診斷準確性的前提下，降低設備的監(jiān)測成本。通過遵循以上傳感器布置原則，可以確保傳感器能夠準確、全面地采集旋轉(zhuǎn)機械的故障信息，為基于信息融合技術(shù)的故障診斷提供可靠的數(shù)據(jù)支持。4.2數(shù)據(jù)采集與預處理4.2.1數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)搭建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的搭建是實現(xiàn)基于信息融合技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的基礎環(huán)節(jié)，它直接關系到能否獲取準確、全面的設備運行數(shù)據(jù)。在硬件設備方面，選用高精度、高可靠性的傳感器是關鍵。針對旋轉(zhuǎn)機械常見的故障類型，如不平衡、不對中、軸承故障等，選擇多種類型的傳感器進行數(shù)據(jù)采集。采用加速度傳感器來監(jiān)測旋轉(zhuǎn)機械的振動加速度，其具有靈敏度高、頻率響應范圍寬的特點，能夠捕捉到微小的振動變化，為故障診斷提供精確的振動信息。位移傳感器用于測量軸的位移，可有效監(jiān)測軸系的不對中、彎曲等故障，通過精確測量軸的位移量，判斷軸系的運行狀態(tài)是否正常。溫度傳感器則實時監(jiān)測設備關鍵部位的溫度，如軸承座、電機繞組等部位的溫度變化，能夠及時發(fā)現(xiàn)因故障導致的溫度異常升高，為故障診斷提供重要依據(jù)。壓力傳感器用于監(jiān)測壓縮機、泵等設備的進出口壓力，通過分析壓力的變化來判斷設備的工作狀態(tài)，如壓縮機的喘振故障可通過壓力的劇烈波動來識別。為了實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的同步采集，選用高性能的數(shù)據(jù)采集卡。該數(shù)據(jù)采集卡具備多個通道，可同時連接多種類型的傳感器，且各通道之間具有高精度的同步采樣功能，確保采集到的數(shù)據(jù)在時間上具有一致性。數(shù)據(jù)采集卡的采樣頻率應根據(jù)旋轉(zhuǎn)機械的運行頻率和故障特征頻率來合理選擇，一般應滿足采樣定理，即采樣頻率至少為信號最高頻率的兩倍，以保證能夠準確采集到信號的特征信息。在采集電機的振動信號時，電機的最高轉(zhuǎn)速對應的振動頻率為500Hz，那么數(shù)據(jù)采集卡的采樣頻率應至少設置為1000Hz。同時，數(shù)據(jù)采集卡還應具備良好的抗干擾能力，以減少工業(yè)環(huán)境中電磁干擾等因素對采集數(shù)據(jù)的影響，確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。在軟件平臺方面，采用專業(yè)的數(shù)據(jù)采集軟件，如LabVIEW、DAQFactory等。這些軟件具有友好的用戶界面，方便用戶進行參數(shù)設置、數(shù)據(jù)采集、存儲和實時顯示等操作。在LabVIEW軟件中，用戶可以通過圖形化編程的方式，輕松設置傳感器的類型、通道、采樣頻率等參數(shù)，并實時顯示采集到的數(shù)據(jù)波形，直觀地了解設備的運行狀態(tài)。這些軟件還具備強大的數(shù)據(jù)處理和分析功能，能夠?qū)Σ杉降臄?shù)據(jù)進行初步的預處理，如濾波、降噪等操作，為后續(xù)的故障診斷提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。軟件還應具備數(shù)據(jù)存儲功能，將采集到的數(shù)據(jù)以合適的格式存儲在硬盤中，以便后續(xù)的分析和處理。通常采用CSV、HDF5等格式進行數(shù)據(jù)存儲，這些格式具有通用性強、易于讀取和處理的特點。為了確保數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，還需進行系統(tǒng)的調(diào)試和優(yōu)化。在硬件安裝完成后，對傳感器的安裝位置、連接線路進行檢查，確保傳感器安裝牢固、連接可靠，避免因松動或接觸不良導致數(shù)據(jù)采集異常。對數(shù)據(jù)采集卡進行校準，保證采集數(shù)據(jù)的準確性。在軟件設置方面，對采樣參數(shù)進行優(yōu)化，根據(jù)實際采集的數(shù)據(jù)效果，調(diào)整采樣頻率、采樣點數(shù)等參數(shù)，以獲得最佳的數(shù)據(jù)采集效果。通過對旋轉(zhuǎn)機械在不同工況下的運行數(shù)據(jù)進行采集和分析，驗證數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的性能，確保其能夠滿足基于信息融合技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的需求。4.2.2數(shù)據(jù)預處理方法在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，從傳感器采集到的數(shù)據(jù)往往包含各種噪聲和干擾，且數(shù)據(jù)的量綱和范圍也可能不同，這會影響后續(xù)的故障特征提取和診斷結(jié)果的準確性。因此，需要采用一系列的數(shù)據(jù)預處理方法，如濾波、降噪、歸一化等，對采集到的數(shù)據(jù)進行處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。濾波是數(shù)據(jù)預處理的重要環(huán)節(jié)，其目的是去除信號中的噪聲和干擾，提取出有用的信號成分。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，常用的濾波方法有低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等。低通濾波主要用于去除高頻噪聲，保留低頻信號成分。在采集旋轉(zhuǎn)機械的振動信號時，高頻噪聲可能來自于電磁干擾、機械部件的微小振動等，通過低通濾波可以有效地去除這些高頻噪聲，使振動信號更加平滑，便于后續(xù)的分析。高通濾波則相反，用于去除低頻干擾，保留高頻信號成分。對于一些需要關注高頻故障特征的情況，如軸承的早期故障，可能會產(chǎn)生高頻沖擊信號，此時高通濾波可以幫助突出這些高頻特征，提高故障診斷的靈敏度。帶通濾波可以選擇特定頻率范圍內(nèi)的信號通過，抑制其他頻率的信號。在診斷齒輪故障時，齒輪的嚙合頻率及其倍頻是重要的故障特征頻率，通過設置合適的帶通濾波器，只允許這些特征頻率附近的信號通過，能夠更準確地提取齒輪故障特征。帶阻濾波則用于抑制特定頻率范圍內(nèi)的信號，常用于去除電源干擾等特定頻率的噪聲。在實際應用中，可根據(jù)旋轉(zhuǎn)機械的故障特征和信號特點，選擇合適的濾波方法和濾波器參數(shù)。通過對振動信號的頻譜分析，確定噪聲和有用信號的頻率范圍，從而選擇合適的濾波器類型和截止頻率。降噪也是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的關鍵步驟。除了濾波方法外，還可采用小波降噪、自適應濾波等方法進一步降低噪聲干擾。小波降噪是基于小波變換的原理，將信號分解為不同頻率的小波系數(shù)，通過對小波系數(shù)進行閾值處理，去除噪聲對應的小波系數(shù)，然后重構(gòu)信號，從而達到降噪的目的。小波降噪能夠有效地處理非平穩(wěn)信號，對于旋轉(zhuǎn)機械振動信號這種具有非平穩(wěn)特性的信號，小波降噪具有較好的效果。自適應濾波則是根據(jù)信號的統(tǒng)計特性自動調(diào)整濾波器的參數(shù)，以達到最佳的降噪效果。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，自適應濾波可以實時跟蹤信號的變化，有效地抑制噪聲干擾。在實際應用中，可將多種降噪方法結(jié)合使用，以獲得更好的降噪效果。先采用小波降噪對信號進行初步處理，去除大部分噪聲，然后再使用自適應濾波對剩余的噪聲進行進一步抑制。歸一化是將數(shù)據(jù)的量綱和范圍進行統(tǒng)一處理，使不同傳感器采集的數(shù)據(jù)具有可比性。常用的歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-score歸一化等。最小-最大歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，其計算公式為：X_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}，其中X為原始數(shù)據(jù)，X_{min}和X_{max}分別為原始數(shù)據(jù)的最小值和最大值。這種方法簡單直觀，能夠保留數(shù)據(jù)的原始分布特征，但對異常值較為敏感。Z-score歸一化則是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標準差為1的標準正態(tài)分布，其計算公式為：X_{norm}=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu為原始數(shù)據(jù)的均值，\sigma為原始數(shù)據(jù)的標準差。Z-score歸一化對異常值具有較好的魯棒性，適用于大多數(shù)情況。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，對于振動信號、溫度信號等不同類型的數(shù)據(jù)，可根據(jù)實際情況選擇合適的歸一化方法進行處理。對于振動信號，由于其幅值變化范圍較大，且可能存在異常值，采用Z-score歸一化能夠更好地處理這些問題，使不同工況下的振動信號具有可比性。對于溫度信號，其變化范圍相對較小，且較為穩(wěn)定，可采用最小-最大歸一化方法進行處理。通過上述濾波、降噪、歸一化等數(shù)據(jù)預處理方法的綜合應用，能夠有效提高采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)基于信息融合技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取和診斷模型的構(gòu)建提供可靠的數(shù)據(jù)基礎。4.3特征提取與選擇4.3.1時域、頻域及時頻域特征提取在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，對采集到的數(shù)據(jù)進行有效的特征提取是關鍵環(huán)節(jié)，通過時域、頻域及時頻域分析方法，可以提取出能夠準確反映設備運行狀態(tài)和故障信息的特征參數(shù)。時域分析是直接對原始時間序列信號進行處理和分析，提取相關特征參數(shù)的方法。它能夠直觀地反映信號的幅值、均值、方差等基本統(tǒng)計特性。脈沖因子是時域分析中的一個重要特征參數(shù)，其計算公式為：CF=\frac{X_{max}}{X_{rms}}，其中X_{max}為信號的峰值，X_{rms}為信號的均方根值。脈沖因子對于檢測旋轉(zhuǎn)機械的沖擊性故障，如軸承的早期故障、齒輪的斷齒故障等具有較高的靈敏度。當設備出現(xiàn)這些故障時，會產(chǎn)生瞬間的沖擊信號，導致信號的峰值顯著增大，而均方根值相對變化較小，從而使脈沖因子明顯增大。峭度因子也是常用的時域特征參數(shù)，其計算公式為：K=\frac{\sum_{i=1}^{N}(x_{i}-\overline{x})^{4}}{N\sigma^{4}}，其中x_{i}為第i個采樣點的值，\overline{x}為信號的均值，\sigma為信號的標準差，N為采樣點數(shù)。峭度因子對信號中的沖擊成分非常敏感，正常運行狀態(tài)下，旋轉(zhuǎn)機械的振動信號峭度因子一般在3左右；當設備出現(xiàn)故障時，信號中的沖擊成分增加，峭度因子會明顯增大。在監(jiān)測滾動軸承的運行狀態(tài)時，一旦軸承出現(xiàn)故障，峭度因子會迅速上升，通過監(jiān)測峭度因子的變化，可以及時發(fā)現(xiàn)軸承的故障隱患。頻域分析是將時域信號通過傅里葉變換等方法轉(zhuǎn)換到頻率域，分析信號的頻率成分和幅值分布，提取故障特征頻率及其幅值等特征的方法。重心頻率是頻域分析中的一個重要參數(shù)，它反映了信號頻率分布的重心位置，計算公式為：f_{c}=\frac{\sum_{i=1}^{n}f_{i}A_{i}}{\sum_{i=1}^{n}A_{i}}，其中f_{i}為第i個頻率成分，A_{i}為對應的幅值。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，重心頻率的變化可以反映設備運行狀態(tài)的改變。當設備出現(xiàn)故障時，故障特征頻率的出現(xiàn)會導致信號的頻率分布發(fā)生變化，進而使重心頻率發(fā)生偏移。均方頻率也是頻域分析中的常用參數(shù)，它表示信號頻率的平均能量，計算公式為：f_{ms}=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}f_{i}^{2}A_{i}^{2}}{\sum_{i=1}^{n}A_{i}^{2}}}。均方頻率對于分析旋轉(zhuǎn)機械的故障嚴重程度具有一定的參考價值，隨著故障的發(fā)展，信號中高頻率成分的能量增加，均方頻率也會相應增大。在診斷齒輪故障時，隨著齒輪磨損的加劇，均方頻率會逐漸增大，通過監(jiān)測均方頻率的變化，可以評估齒輪故障的發(fā)展趨勢。時頻域分析則是結(jié)合了時域和頻域的信息，能夠同時反映信號的時間和頻率特性，對于分析非平穩(wěn)信號具有獨特的優(yōu)勢。小波能量是時頻域分析中的重要特征之一，它通過小波變換將信號分解為不同頻率的小波系數(shù)，然后計算各個頻率段的能量。對于旋轉(zhuǎn)機械振動信號，其小波能量可以表示為：E_{j}=\sum_{i=1}^{N}|d_{ij}|^{2}，其中d_{ij}為第j層小波分解的第i個小波系數(shù)，N為采樣點數(shù)。不同的故障類型會在不同的頻率段產(chǎn)生能量集中現(xiàn)象，通過分析小波能量在不同頻率段的分布情況，可以有效地識別故障類型。在診斷軸承故障時，內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動體故障所對應的小波能量分布具有明顯的差異，通過對比這些差異，可以準確判斷軸承的故障部位。通過時域、頻域及時頻域分析方法提取的特征參數(shù)，從不同角度反映了旋轉(zhuǎn)機械的運行狀態(tài)和故障信息，為后續(xù)的故障診斷提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎。在實際應用中，往往需要綜合運用多種分析方法，提取多維度的特征參數(shù)，以提高故障診斷的準確性和可靠性。4.3.2特征選擇算法從時域、頻域及時頻域提取的大量故障特征中，存在一些冗余或相關性較強的特征，這些特征不僅會增加計算量，還可能影響故障診斷模型的性能。因此，需要運用特征選擇算法，從提取的特征中選擇最具代表性的特征，降低數(shù)據(jù)維度。相關性分析是一種常用的特征選擇方法，它通過計算特征與故障類型之間的相關性，選擇相關性較高的特征。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，皮爾遜相關系數(shù)是常用的相關性度量指標，其計算公式為：r=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\overline{x})(y_{i}-\overline{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\overline{x})^{2}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\overline{y})^{2}}}，其中x_{i}為特征值，y_{i}為故障類型標簽，\overline{x}和\overline{y}分別為特征值和故障類型標簽的均值。通過計算各個特征與故障類型之間的皮爾遜相關系數(shù)，可以判斷特征對故障診斷的重要程度。當某個特征與故障類型的相關系數(shù)絕對值接近1時，說明該特征與故障類型密切相關，對故障診斷具有重要作用；當相關系數(shù)絕對值接近0時，說明該特征與故障類型相關性較弱，可以考慮刪除。在對某旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷中，通過相關性分析發(fā)現(xiàn)，振動信號的峭度因子與軸承故障類型的相關系數(shù)高達0.85，表明峭度因子對軸承故障診斷具有重要價值，而某些頻率成分的相關系數(shù)僅為0.1，相關性較弱，可將其從特征集中剔除。主成分分析（PCA）是一種基于降維思想的特征選擇算法，它通過線性變換將原始特征轉(zhuǎn)換為一組新的正交特征，即主成分。這些主成分按照方差大小依次排列，方差越大的主成分包含的原始信息越多。PCA的主要步驟包括：首先對原始特征數(shù)據(jù)進行標準化處理，使其均值為0，方差為1；然后計算標準化數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣；接著求解協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量；最后根據(jù)特征值的大小選擇前k個特征向量，組成主成分變換矩陣。通過PCA，可以將高維的原始特征空間轉(zhuǎn)換為低維的主成分空間，在保留大部分重要信息的同時，降低數(shù)據(jù)維度。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，PCA能夠有效地去除特征之間的相關性，提取最具代表性的主成分。將PCA應用于某旋轉(zhuǎn)機械故障診斷，原始特征維度為20維，經(jīng)過PCA處理后，選擇前5個主成分，累計貢獻率達到90%以上，不僅大大降低了數(shù)據(jù)維度，還提高了故障診斷模型的訓練效率和準確性。遞歸特征消除（RFE）也是一種常用的特征選擇算法，它基于某個機器學習模型（如支持向量機、決策樹等），通過遞歸地刪除不重要的特征，逐步選擇出最具代表性的特征子集。以基于支持向量機的RFE為例，其基本步驟為：首先使用所有特征訓練支持向量機模型；然后計算每個特征的重要性得分，通常是根據(jù)特征對應的系數(shù)絕對值大小來衡量；接著刪除重要性得分最低的特征；重復上述步驟，直到達到預設的特征數(shù)量或模型性能不再提升。RFE能夠根據(jù)具體的機器學習模型需求，選擇出對模型性能提升最有幫助的特征。在對某旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷中，使用基于支持向量機的RFE算法，從20個原始特征中選擇出10個最具代表性的特征，使用這10個特征訓練支持向量機模型，其診斷準確率相比使用全部原始特征提高了5%。通過運用相關性分析、主成分分析、遞歸特征消除等特征選擇算法，可以從大量的故障特征中篩選出最具代表性的特征，降低數(shù)據(jù)維度，提高故障診斷模型的性能和效率，為基于信息融合技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷提供更優(yōu)質(zhì)的特征數(shù)據(jù)。4.4信息融合與故障診斷模型建立4.4.1融合策略選擇根據(jù)旋轉(zhuǎn)機械故障特點，選擇合適的融合策略是構(gòu)建高效故障診斷模型的關鍵環(huán)節(jié)。在眾多融合策略中，串行融合和并行融合是較為常見且各具優(yōu)勢的兩種方式，需要根據(jù)具體情況進行合理選擇。串行融合是一種按順序依次對多源信息進行融合處理的策略。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，其融合過程通常從底層的傳感器數(shù)據(jù)開始。振動傳感器采集的振動信號、溫度傳感器采集的溫度數(shù)據(jù)以及油液傳感器采集的油液參數(shù)等，這些原始數(shù)據(jù)首先會進行初步的處理和分析。在這個階段，可能會對振動信號進行濾波降噪處理，對溫度數(shù)據(jù)進行歸一化處理，對油液參數(shù)進行特征提取等。經(jīng)過初步處理的數(shù)據(jù)會按照一定的順序依次進入后續(xù)的融合環(huán)節(jié)?？梢韵葘⒄駝有盘柡蜏囟葦?shù)據(jù)進行融合，利用兩者之間的相關性，分析設備的運行狀態(tài)