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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 YifeiMEI ErzhaoFAN 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。

参考文献/References

备注/Memo

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