17、工业机械故障诊断方法解析

工业机械故障诊断方法解析

在工业生产中，机械设备的稳定运行至关重要。故障诊断与维护能够保障设备正常运行，减少停机时间和维修成本。本文将详细介绍几种工业机械故障诊断方法，包括基于无量纲指标和相关系数的方法，以及基于改进堆叠自编码器的智能故障诊断方法。

基于无量纲指标和相关系数的故障诊断

相关系数基础

皮尔逊积矩相关系数（PPMCC）定义如下：
[L(X,Y)=\frac{\sum_{i = 1}^{N}(X_i - \overline{X})(Y_i - \overline{Y})}{\sqrt{\sum_{i = 1}^{N}(X_i - \overline{X})^2\sum_{i = 1}^{N}(Y_i - \overline{Y})^2}}]
顺序统计相关系数（OSCC）和PPMCC具有以下基本特性：
1. 在单调递增变换下，相关系数保持不变。
2. 当两个变量相互独立时，相关系数为0。
3. 当两个变量正相关时，相关系数为1；当两个变量负相关时，相关系数为 -1。

实验环境与条件

实验在广东某石化设备故障诊断实验室的大型旋转机械实验平台上进行。使用EMT390传感器采集数据，电机为三相异步电机（型号JW5624）。主轴转速为1200转/分钟，采样频率为20kHz。采集了五种模拟轴承故障的数据，包括轴承缺球、内圈磨损、外圈磨损、大齿轮缺齿以及左轴承外圈磨损伴大齿轮缺齿。同时采集了两组数据（A和B），每组49个数据集，每个数据集包含1024个数据点。

实验步骤

1. 更换轴承 ：将大型机械