MMRPE多通道融合信号分析模型及其在旋转机械损伤

研究背景与问题

随着旋转机械在现代工业领域的广泛应用，机械故障诊断技术对于确保设备正常运行、降低维修成本和延长使用寿命具有重要意义。然而，传统故障诊断方法多依赖于单一传感器采集的信号，无法全面反映旋转机械的复杂故障特性，导致获取的故障信息不足，影响了故障诊断的准确性。因此，研究一种能够有效融合多传感器信息，并具备较高故障识别精度的旋转机械损伤辨识模型具有重要的现实意义。

研究方法

本文提出了一种结合多传感器信息融合的旋转机械损伤辨识模型。首先，利用改进多元多尺度反向排列熵（IMMRPE）方法对多通道信号进行特征提取，提高了特征表示的准确性和丰富性。其次，针对IMMRPE算法在特征优化过程中的局限性，采用灰狼算法（GWO）进行优化，进一步提高了特征提取的质量。最后，将优化后的特征输入到支持向量机（SVM）模型中进行故障分类识别，实现了对旋转机械损伤的有效辨识。

核心结果

通过实际应用案例验证了本文所提出的MMRPE多通道融合信号分析模型在旋转机械损伤辨识中的有效性。实验结果表明，相较于单一传感器信号和未融合多通道信号的传统故障诊断方法，所提出的模型能够更全面地反映旋转机械的故障特征，显著提高了故障诊断的准确性和鲁棒性。具体而言，本文模型的故障识别准确率达到90%以上，较传统方法提高了约20%。

结论与意义

本文提出了一种基于IMMRPE和GWO-SVM的旋转机械损伤辨识模型，成功实现了多通道信号的融合与特征优化，提高了故障诊断的准确性和鲁棒性。该模型在实际应用中具有较高的故障识别率和适用性，为旋转机械的故障诊断提供了一种新的有效途径。此外，本研究为旋转机械故障诊断技术的发展提供了理论依据和技术支持，具有一定的理论价值和工程应用前景。

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