范 文，孙冬梅，熊 鑫，徐海鹏

(南京工业大学自动化与电气工程学院，江苏南京 211816)



基于信息融合技术的磁轴承转子故障诊断

范 文，孙冬梅，熊 鑫，徐海鹏

(南京工业大学自动化与电气工程学院，江苏南京 211816)

故障诊断信息融合过程可表述为检测层、特征层和决策层的信息融合。文中根据磁轴承转子振动分析的特点，提出了信息融合的故障诊断方案：检测层的融合创新性采用了基于小波分析的加权算法，特征层以希尔伯特-黄变换(HHT)分析法为基础，对边际谱进行特征频段能量的计算，采用BP神经网络对磁轴承转子故障类型进行特征层的识别诊断。决策层采用经典的D-S证据理论，对特征层获得的多个诊断结果做决策融合处理，最终确定磁轴承转子的故障类型。实验结果表明该方法有效地提高了故障诊断结果的可靠性，充分显示了该系统方案的有效性。

磁轴承转子；信息融合；小波加权分析；D-S证据理论；故障诊断

0 引言

磁悬浮轴承是利用电磁力将转子悬浮于空间，使定子与转子之间不存在任何接触的一种高性能轴承[1]。磁轴承工作时转子在高速运转，转子故障造成的损失在整个机器故障损失中占有很大比例。且由于机械设备的故障原因多种多样，而且故障时出现的征兆复杂多变，如果仅仅根据单一的理论方法和信息源数据，很难实现对故障类型的诊断，因此常常出现高几率的状态辨识虚警、漏报等现象[2]。所以本文提出了一种基……