仪器仪表学报

作者：宫涛，杨建华，于海波，娄立泰，王重秋

单位：宫涛,1.中国矿业大学机电工程学院徐州221116； 2.中国矿业大学江苏省矿山机电装备重点实验室徐州221116,gongtao@cumt.edu.cn,杨建华,1.中国矿业大学机电工程学院徐州221116； 2.中国矿业大学江苏省矿山机电装备重点实验室徐州221116,,于海波,1.中国矿业大学机电工程学院徐州221116； 2.中国矿业大学江苏省矿山机电装备重点实验室徐州221116,,娄立泰,1.中国矿业大学机电工程学院徐州221116； 2.中国矿业大学江苏省矿山机电装备重点实验室徐州221116,,王重秋,中国矿业大学计算机科学与技术学院/人工智能学院徐州221116,

关键词：无源标签;射频识别;振动检测;压缩感知;故障诊断

基金：中央高校基本科研业务费专项资金（2024-10940）、江苏省研究生科研创新计划（KYCX24_2711），中国矿业大学研究生创新计划（2024WLKXJ067）、江苏高校优势学科建设工程项目资助

利用无源射频识别（RFID）标签节点占用小、无源无线、成本低、受视距限制小等优势，针对现有RFID振动感知中多频故障特征难分辨、相位信号易受环境噪声与频谱干扰的问题，提出了一种基于无源RFID标签的离心泵多频故障特征检测方法。首先，构建基于RFID相位的多频振动感知模型，阐明利用相位信号表征振动的机理。然后，利用阅读器非均匀随机采样特性构建压缩测量矩阵及稀疏基，将信号降噪与重构转化为稀疏优化问题，并采用正交匹配追踪（OMP）算法进行求解。最后，采用量子粒子群优化（QPSO）算法对重构算法的迭代次数和数据点数进行优化，提出支撑集重构比（表征诊断频带恢复完整性）与诊断对比度（表征谱峰突出度）两项指标，并构建总体评价量作为适应度函数，确保主频及其倍频被准确恢复以匹配不同故障工况。实验结果表明，经所提方法处理后，不对中故障工况下相位信号在转频与二倍频处的信噪比提升至约40dB，频谱峰值的半峰宽缩窄至0.41Hz，表明对故障成分的分离能力与定位精度得到显著提升。在不对中与螺栓松动两类故障的验证中，该方法能清晰重构出表征故障特征的二倍频及三倍频成分，频率误差<1.2Hz，倍频幅值比与加速度传感器结果高度一致。进一步的泵房试验表明，该方法对管道循环离心泵转频及倍频的识别与加速度传感器结果一致性较好，具有良好的工程适用性，为离心泵故障特征检测提供了一种有效的新方案。

来源：2026年第1期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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