基于多传感器信息融合的转子振动形态实时重构技术的中期报告一、选题背景机旋转部件振动诊断是旋转机械故障诊断领域的研究热点，同时也是实现机器运行状态智能监测和维护的关键技术。具体来说，机旋转部件振动主要包括机械结构的变形、旋转配重不平衡、轴承故障等不同类型的振动。为了进行机旋转部件振动诊断，通常采用振动传感器获取振动信号，并借助信号处理算法实现故障诊断。然而，由于受制于振动传感器的灵敏度和精度，以及环境干扰等因素，所获取到的振动信号可能存在较大的噪声干扰，而且单一传感器只能获取到部分振动信息，因此振动信号具有不确定性和不完全性。这就需要通过多传感器信息融合的方式来实现时域、频域和时频域等多个角度的振动形态实时重构，从而提高振动诊断的准确度和可靠性。二、研究目的本次研究旨在基于多传感器信息融合的转子振动形态实时重构技术，解决机旋转部件振动诊断面临的难题，提高诊断准确度和可靠性。具体研究内容包括：（1）基于多传感器信号处理技术，对不同信号的特征进行提取和分析，实现时域、频域和时频域的特征提取。（2）基于多源数据融合技术，将不同传感器采集的信号进行融合，实现振动信号的实时重构。（3）运用机器学习、神经网络等技术，对振动特征进行分类和诊断分析，并对隐含的机器故障进行预测和判断。三、研究方法本次研究采用以下研究方法：（1）特征提取：运用小波变换、时频分析等方法，对振动信号中的时域、频域和时频域等不同特征进行提取，构建振动特征库。（2）数据融合：将不同振动信号进行融合，基于卡尔曼滤波、小波包变换等方法，实现振动信号的实时重构和降噪处理。（3）分类诊断：通过机器学习、神经网络等方法，实现对振动特征的分类诊断，从而判断转子振动状态并预测机器故障。四、预期成果（1）实现多传感器信号信息融合，在时域、频域和时频域等多个角度实时重构转子振动信号。（2）构建转子振动信号特征库，实现对振动信号特征的提取、分类和诊断分析。（3）实现振动信号分类和故障诊断预测功能，提高机器运行状态智能监测和维护的能力。五、研究进度本次研究已完成以下工作：（1）对机旋转部件振动信号的特征进行了分析和提取，并构建了振动特征库。（2）研究了多传感器数据融合的技术路线，运用卡尔曼滤波对多传感器信号进行了融合实验。（3）运用深度学习算法对振动特征进行了分类诊断，并对动态振动特征进行了实时处理。六、存在的问题及展望（1）多传感器信号数据融合存在较高的计算成本和算法复杂度。（2）对于某些较小的故障，机器学习模型可能存在较大的预测误差。展望：未来将进一步研究多传感器信号数据融合的优化技术，提高数据处理效率和准确度；同时，将研究新型机器学习模型，提高转子振动故障诊断的准确度和可靠性。