I denna studie presenteras ett system för feldiagnos i två steg kombinerat med statistisk klassificering och slumpmässig skogsbaserad klassificering för rullande elementlager. Med tanke på skillnaderna i funktioner känslighet i olika diagnossteg, använder den föreslagna metoden permutation entropi och variationsläge nedbrytning för att avbilda vibrationssignaler under en skala och multiskala. I det första steget, permutation entropi funktioner på den enda skalan av ursprungliga signaler extraheras och den statistiska klassificeringen modell baserad på Chebysjevs ojämlikhet är konstruerad för att upptäcka fel med en preliminär bekantskap av lager tillståndet. I det andra steget bryts vibrationssignaler med feltillstånd först ned i en samling inneboende lägesfunktioner med hjälp av variationslägesdekomposition och sedan extraheras multiskala permutationsentropifunktioner som härrör från varje monokomponent för att identifiera de specifika feltyperna. För att förbättra klassificeringsförmågan hos de karakteristiska uppgifterna används den out-of-bag-uppskattningen av slumpmässiga skogar först för att omvälja och förfina de ursprungliga multiskaliga permutationsegenskaperna. Därefter betraktas de förfinade egenskaperna som indata för att träna den slumpmässiga skogsbaserade klassificeringsmodellen. Slutligen används tillståndsdata för lager med olika felförhållanden för att utvärdera den föreslagna metodens prestanda. Resultaten visar att den föreslagna metoden på ett effektivt sätt kan identifiera arbetsförhållanden och feltyper för rullningslager. Entropi 2019, 21, 96 2 av 18 blir mainstream för att diagnostisera fel i rullande element lager, eftersom de inte kräver någon förkunskaper om parametrarna och matematisk modell av diagnosobjekt [2]. I allmänhet kan den datadrivna metoden delas in i tre grupper: metoden för statistisk analys, metoden för signalanalys och tekniken för artificiell intelligens [3]. Vissa framgångsrika tillämpningar av statistiska analysmetoder vid feldiagnos har rapporterats i [4, 5]. Som en avancerad signalbehandlingsteknik användes ofta tidfrekvensanalysmetoder för att extrahera viktiga tillståndsegenskaper från icke-stationära signaler för feldetektering och diagnos. Dess utveckling och tillämpningar i feldiagnos granskades i [6]. När det gäller de två första metoderna, en experts rika kunskap kommer att krävas för deras genomförande och de visar också vissa begränsningar i hanteringen av multi-fel diagnos problem [5, 6]. Maskininlärningsmetoden, som ett viktigt varumärke för artificiell intelligens, har i stor utsträckning tillämpats inom olika områden, såsom mönsterigenkänning, feldiagnos och datautvinning. Samtidigt, de relaterade teorierna utveckling ger stor möjlighet för intelligent feldiagnos teknik [7]. Man kan dra slutsatsen att feldiagnos baserad på artificiell intelligens är ett typiskt mönsterigenkänning problem, där funktioner extraktion och klassificering konstruktion är de två avgörande frågorna [8]. På grund av de icke-linjära dynamiska egenskaperna hos lagers felvibrationssignaler är de traditionella utvinningsmetoderna baserade på Fourier transform och statistisk analys inte längre tillräckliga för en effektiv och korrekt diagnos av lagerfel. Nyligen föreslås olika komplexa mätmetoder som härletts från informationsteorin för att karakterisera vibrationssignalerna [9] [10] [11]. De allmänt använda metoderna inkluderar energientropi (EnE) [10, 12], proventropi (SE) [13, 14], ungefärlig entropi (ApEn) [15, 16] och fuzzy entropy (FE) [17]. Även om dessa metoder har gjort vissa framsteg i hälsoövervakning och feldiagnos av roterande maskiner, har de fortfarande vissa brister [8, 11, 18]. Permutationsentropi (PE), som en icke-linjär dynamisk parameter, infördes av Bandit och Pompe för att mäta slumpmässighet och dynamisk mutation av tidssekvenser [19]. På grundval av fördelarna med begriplighet, låg tidsförbrukning och stark robusthet har PE uppnått många framgångsrika tillämpningar vid feldiagnos av roterande maskiner [20] [21] [22] [23]. I praktiken har dock vibrationssignaler som samlats in från komplexa system vanligtvis icke-linjära och icke-stationära egenskaper och innehåller olika signalkomponenter med flera skalor. De flesta studier visar att PE-funktionen med en enda skala har vissa begränsningar när det gäller att beskriva de dynamiska egenskaperna hos vibrationssignaler och viss användbar information som rider på andra skalor kan ignoreras. För att lösa detta problem föreslogs multiskal permutationsentropi (MPE) baserad på den grovkorniga bearbetningen av tidsserier av Aziz och Arif [24]. Men bestämningen av skalfaktorn har en direkt effekt på kvaliteten på MPE och det är ofta mycket svårt. Mer specifikt kan representationsförmågan hos MPE-funktioner försvagas av de blandningskomponenter som distribueras i olika frekvensband. För att få en korrekt beskrivning om signaler, entropi funktioner extraktion integrerad med tid-frekvensanalysmetoder har blivit en hot spot i feldiagnos fält. Vissa representativa tid-frekvensanalysmetoder inkluderar wavelet transform (WT) [25], empiriskt läge nedbrytning (EMD) [26], lokalt medelvärde nedbrytning (LMD) [27] och variationsläge nedbrytning (VMD) [28]. Genom att använda dessa metoder kan en komplicerad signal brytas ned i en serie monokomponenter, och sedan kan monokomponenternas entropiegenskaper extraheras som egenskaper för att återspegla signalernas lokala egenskaper. Till exempel, wavelet packet decomposition (WPD)-baserade PE-funktioner extraherades för att identifiera fel som förekommer i lager [29]. På samma sätt användes PE-egenskaper i kombination med ensemblens empiriska lägesdekomposition för att avslöja de lokala egenskaperna hos ursprungliga signaler under inneboende tidsskalor [30]. Till skillnad från WT har de övriga tre metoderna avlägsnat beroendet av basfunktionerna och indikerar anmärkningsvärd självanpassningsförmåga. Även om EMD i stor utsträckning har tillämpats på signalbehandling och feldiagnos [31], begränsar känsligheten för buller och provtagningsfrekvens också dess utveckling. Som en icke-rekursiv signalnedbrytningsmetod föreslogs nyligen VDD för adaptiv signalnedbrytning [28]. I [32] diskuterades VMD:s prestanda jämfört med LMD och EMD och analysresultaten tyder på att VMD har fördelarna med hög beräkningseffektivitet, stark robusthet mot bakgrundsbuller och exakthet.
En av de analyserade befintliga lösningarna är baserad på både maskininlärning och entropi REF.
Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings with a Two-Step Scheme Based on Permutation Entropy and Random Forests
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}