陈安华, 莫志军, 蒋玲莉, 潘　阳

(湖南科技大学 机械设备健康维护湖南省重点实验室,湖南 湘潭　411201)



基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法

陈安华, 莫志军, 蒋玲莉, 潘阳

(湖南科技大学 机械设备健康维护湖南省重点实验室,湖南 湘潭411201)

摘要：针对复合故障多种故障特征相互叠加彼此干扰，给全面准确诊断带来困难，提出了基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法。该方法首先应用EMD将复合故障信号分解为若干个IMF分量，由于不同单一故障的特征会在不同频段得以体现，提取每个IMF分量的特征量，建立故障数据网络模型；然后将每个IMF分量视为网络中的社团，根据复杂网络社团结构的特性，进行同类社团合并，合并所得每个社团与单一故障相对应，最后对合并的信号进行分析，实现复合故障特征分离。以转子不平衡和轴承内圈、轴承内圈和滚动体复合故障特征分离与诊断为例，验证了该方法的可行性。

关键词：复杂网络；社团聚类；复合故障；特征分离；故障诊断

随着工业技术的进步，大型复杂机械正朝着大型化、复杂化发展，机械运行状态是否良好将直接影响工业生产。然而在工程实际中有的设备零件需要损坏达到一定程度才更换，在载荷工况极其复杂情况下，此期间可能出现多种故障并存的现象，从而形成复合故障[1-2]。由于大部分复合故障的特征频率均处于分析频率的低频段，能量较低，常被淹没在强大的背景噪声中，故障间的相互影响等特性，从频谱图上很难看出与故障对应的特征频率。……