非线性频谱与贝叶斯网络：复杂装备传动系统高效故障诊断策略

本文档深入探讨了"结合非线性频谱与贝叶斯网络的复杂装备传动系统故障诊断"这一主题，发表于2014年的《电机与控制学报》第18卷第3期。作者张家良、曹建福和高峰针对复杂装备传动系统的故障诊断挑战，提出了创新的解决方案。传统方法如基于Volterra级数的广义频率响应函数在处理大规模数据时计算量大，因此他们选择了一维非线性输出频率响应函数来提取传递频谱特征，有效地减少了计算负担。 在解决非线性频谱故障征兆与多故障模式之间的不确定性问题上，作者引入了朴素贝叶斯网络，这是一种基于概率的机器学习方法，尤其适合处理分类任务中的不确定性。朴素贝叶斯网络假设各个特征独立，简化了模型的复杂性，提高了故障识别的效率和准确性。 研究的焦点在于数控装备伺服传动系统，特别是永磁同步电动机定子过热和机电过载的诊断。作者构建了一个基于前3阶非线性频谱特征的贝叶斯诊断网络模型，该模型不仅考虑了系统的动态特性，还利用了统计学原理进行故障预测。他们提供了详细的故障检测与识别算法，旨在实现高效、准确的故障诊断。 实验结果显示，这种方法表现出较高的故障识别率，达到了97.5%，并且具有良好的实时性能，平均识别时间为0.26毫秒，这对于工业现场的实时监控和维护具有显著优势。这项工作为复杂装备传动系统的故障诊断提供了一种有效且实用的方法，对于提升装备运行效率和可靠性具有重要意义。