基于多源信息融合的电梯曳引机故障诊断算法

本发明公开了一种基于多源信息融合的电梯曳引机故障诊断算法，包括以下步骤：采集特定故障及正常工况下的多源传感器振动信号数据，并应用改进的自适应滤波器进行去噪处理，以提高数据质量；利用经验模态分解技术，将去噪后的振动信号分解为多个固有模态函数；通过构建多尺度时间序列，计算每个尺度的样本熵，获得单个固有模态函数的多尺度熵向量；在此基础上，计算多尺度熵向量的协方差矩阵，提取主成分，并选择贡献率最高的前几个主成分作为融合结果；将带有标签的曳引机信号数据输入至支持向量机中，进行监督学习训练，利用训练好的模型对融合后的信号数据实施模式识别与分类。本发明通过多源信息的有效融合，显著提升了电梯曳引机故障诊断的精度和效率，具有广泛的应用前景和重要的实际意义。