ISSN1000 3762 CN41 1148/TH
测量与仪器
轴承2016年6期 Bearing 2016, No. 6
基于小波包能量－决策树的滚动轴承混合
故障诊断
赵庆恩”，黄宏伟”，冯坤”，史恒慧”，雷文平
43 46
(1.新多中益发电有限公司，河南新乡453000;2.中电投河南电力有限公司技术信息中心，郑州450001：
3.郑州恩普特科技股份有限公司，郑州450001）
摘要：常规的信号处理方法通常无法对滚动轴承的混合故障进行有效诊断，因此将小波包能量与决策树算法相结合，用于滚动轴承混合故障诊断。首先，用小波包能量方法对故障信号进行特征提取；然后，提取向量作为训练样本训练决策树故障模型；最后，将测试样本输人到训练好的决策树故障模型，实现故障分类。滚动轴承混
合故障试验表明：该方法具有原理简单、准确率高的优点。关键词：滚动轴承；故障诊断；混合故障；小波包；决策树
中图分类号：TH133.33;TH165*.3
文献标志码：B
文章编号：10003762(2016)06 004304
MixedFaultDiagnosisforRollingBearingsBasedonWaveletPacket
EnergyDecision Tree
Zhao Qingen', Huang Hongwei?, Feng Kun’, Shi Henghui' , Lei Wenping
( 1. Xinxiang Zhongyi Power Generation Co. , Lid. , Xinxiang 453000, China; 2. Technical Information Center, SPIC Henan Electric Power Co. , Lid. , Zhengzhou 450001, China; 3. Zhengzhou Expert Tech. Co. ,Lid. , Zhengzhou
450001, China)
Abstract : The traditional signal processing methods ofien cannot effectively diagnose mixed fault of rolling bearings Therefore, the wavelet packet energy and decision tree algorithm is used for mixed fault diagnosis of rolling bearings Firstly , the wavelet packet energy method is used for feature extraction of fault signal. Then the vectors are extracted as training sample to train decision tree fault model. Finally, the test samples are input into trained decision tree fault model, and the fault classification is achieved. The mixed fault experiments of rolling bearings show that the method is characterized with simple principle and high accuracy
Key words: rolling bearing; fault diagnosis; mixed fault; wavelet packet; decision tree
1概述
对复合故障诊断方法的研究是旋转机械故障
诊断的执点和难点。将特征提取方法与智能分类相结合的智能诊断如图1所示，已取得了一定的进展：文献[1]将信息嫡与人工神经网络相结合，成功用于交流电动机的混合故障诊断；文献[2]将奇异值分解、统计分析方法及人工神经网络相结合，用于交流电动机不同工况下的混合故障诊断：
收稿日期：2016-01-18；修回日期：2016-03-30
作者简介：赵庆恩（1968一），男，硕士研究生，高级工程师主要研究方向为电力工程，E-mailyongyao_li@163.com。
文献[3]将单分类方法－支持向量机与小波分析相结合，用于三相交流电动机的混合故障诊断；文献4提出一种自学习特征提取与监督神经网络相结合的旋转机械混合故障诊断方法，并在轴承混合故障及齿轮箱混合故障中得到了应用；文献[5]将信息摘信号处理方法与模糊逻辑推理智能诊断方法相结合，用于旋转机械的混合故障诊断。
上述智能分类方法虽然可行性好，分类精度较高，但均存在计算效率低的问题。因此，提出种小波包能量-决策树的滚动轴承混合故障诊断方法，其更适用于滚动轴承故障信号非线性处理，而且计算原理更简单，效率更高。