基于小波包分解多尺度排列熵及2阶特征选择的转辙机故障诊断方法

针对转辙机高精度故障诊断的需求，结合声音信号非接触、易采集等优势，提出一种基于声音信号的非接触式故障诊断方法。首先，基于小波包分解与多尺度排列熵，实现对声音样本的特征提取；其次，提出基于ReliefF和二进制粒子群优化算法的2阶特征选择方法，得到最佳特征集合，实现对声音样本的特征选择；最后，基于支持向量机算法对最佳特征集进行训练和测试，完成对转辙机的故障诊断。依托10种常见工况下共计800组声音样本开展实验，结果表明：该方法在反位—定位和定位—反位转换过程中得到的特征点数分别为13和39个，故障诊断准确率分别为99.67%和100%；相比于单一特征选择方法，采用的2阶特征选择方法能够大大降低特征维度，提高故障诊断准确率；相比于k近邻和线性判别分析这2种分类器，支持向量机分类器在转辙机故障诊断中更具优势。