基于多模态融合的步进式加热炉电气故障辨识研究()
《工业加热》[ISSN:1002-1639/CN:61-1208/TM]
- 期数:
- 2024年6期
- 页码:
- 56-61
- 栏目:
- 技术交流
- 出版日期:
- 2024-07-01
文章信息/Info
- Title:
- Research on Electrical Fault Identification of Walking Beam Heating Furnace Based on Multimodal Fusion
- 文章编号:
- 1002-1639(2024)06-0056-06
- 作者:
- 张翼飞; 梅二召; 范景峰
- 河南应用技术职业学院机电工程学院,河南郑州450042
- Author(s):
- ZHANG Yifei; MEI Erzhao; FAN Jingfeng
- School of Mechanical and Electrical Engineering,Henan Technical Institute,Zhengzhou 450042,China
- 关键词:
- 多模态融合; 故障辨识; 信号增强; 经验模态分解; 随机森林算法
- 分类号:
- TH17
- DOI:
- 10.3969/j.issn.1002-1639.2024.06.013
- 文献标识码:
- A
- 摘要:
- 为降低加热炉运行过程中的事故发生率,提出了基于多模态融合的步进式加热炉电气故障辨识研究,首先,利用基于非线性扩散的导数谱增强模型展开信号增强处理。然后,对增强后的电气信号展开EMD分解,获取信号中的所有IMF分量。利用小波包变换提取电气故障的细节特征信息,并电气故障的细节特征信息进行多模态融合。最后,利用随机森林算法对多模态融合的特征展开故障辨识。实验结果表明,所提方法的损失函数值下降较快并且可以降到0.05以下,特征提取能力强、故障辨识效果好,能够为步进式加热炉电气故障辨识提供帮助。
更新日期/Last Update: