旋转机械红外智能状态监测与故障诊断

王洋; 杨立

doi:10.37188/OPE.20223016.1905

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旋转机械红外智能状态监测与故障诊断

现代应用光学 | 更新时间：2026-09-11

- 旋转机械红外智能状态监测与故障诊断
- Infrared intelligent condition monitoring and fault diagnosis of rotating machinery
- 光学精密工程 2022年30卷第16期页码：1905-1914
- 作者机构：
  
  1.海军工程大学动力工程学院，湖北武汉 430033
  2.中国人民解放军92840部队，山东青岛 266500
- 作者简介：
  
  王洋（1986-），男，湖北英山人，硕士研究生，工程师，2009年于海军工程大学获得学士学位，现为海军工程大学硕士研究生，主要从事红外故障诊断方面的研究。Email：373647411@qq.com
  杨立（1962-），男，重庆人，博士，教授，博士生导师，1995年于海军工程大学获得博士学位，现为海军工程大学动力工程学院热力工程教研室教授，主要从事舰船红外特征与热尾流、红外故障诊断方面的研究。Email：lyang39@hotmail.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(51479203)
- DOI：10.37188/OPE.20223016.1905
  中图分类号： TK38
- 收稿：2021-06-10，
  
  修回：2021-07-29，
  
  纸质出版：2022-08-25
- 稿件说明：
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王洋,杨立.旋转机械红外智能状态监测与故障诊断[J].光学精密工程,2022,30(16):1905-1914.

WANG Yang,YANG Li.Infrared intelligent condition monitoring and fault diagnosis of rotating machinery[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(16):1905-1914.
王洋,杨立.旋转机械红外智能状态监测与故障诊断[J].光学精密工程,2022,30(16):1905-1914. DOI： 10.37188/OPE.20223016.1905.

WANG Yang,YANG Li.Infrared intelligent condition monitoring and fault diagnosis of rotating machinery[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(16):1905-1914. DOI： 10.37188/OPE.20223016.1905.

摘要

旋转机械是机械设备的核心部件，一旦发生故障将会造成重大损失，因此旋转机械的实时监测诊断十分必要，为此本文针对旋转机械监测诊断开展研究，提出了一种基于深度学习的旋转机械红外智能诊断方法。搭建了旋转机械故障模拟实验台，预置电动机正常、过载、短路三种状态以及转子系统正常、不平衡、不对中三种状态，使用红外热像仪采集旋转机械表面温度，然后进行红外成像与增强；使用目标检测算法对图像中的旋转机械部件进行识别和定位，并根据检测结果对部件区域进行红外图像重构；最后使用图像分类算法对两类部件进行状态分类，从而实现智能故障诊断。实验结果表明，该方法对于本文中的旋转机械系统智能故障诊断准确率为90.06%，取得了较好的智能诊断效果。此外，该方法和流程经过部件类型和故障种类的扩展后，对于旋转机械故障诊断乃至机械故障诊断具有一定的参考和应用价值。

Abstract

Rotating machineries are core components of mechanical equipment， and faults in such machineries can cause significant losses； thus， the real-time monitoring and diagnosis of rotating machinery are highly necessary. Therefore， we study the monitoring and diagnosis of rotating machinery and propose an infrared intelligent diagnosis method for rotating machinery based on deep learning. In this study， we develop a rotating machinery fault simulation test-bed， with three preset motor states： normal， overloaded， and short-circuited and three rotor system states： normal， imbalanced， and misaligned. The surface temperature of the rotating machinery is recorded using an infrared thermal imager， followed by infrared imaging and enhancement. A target detection algorithm is used to identify and locate the rotating machinery parts in the image， and an infrared image of the part is reconstructed according to the detection results. Finally， an image classification algorithm is used to classify the two types of components， thus achieving intelligent fault diagnosis. The experimental results reveal that the accuracy of the intelligent fault diagnosis for rotating machinery is 90.06 %， and a good intelligent diagnosis effect can be realized. In addition， after the expansion of component and fault types， the method and process may be used as a reference for rotating machinery fault diagnosis and even mechanical fault diagnosis.

关键词

Keywords

references

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