DFT插值算法在鼓风机故障模式识别中的应用

发布时间：2018-01-17 01:22

  本文关键词：DFT插值算法在鼓风机故障模式识别中的应用　出处：《电子技术应用》2017年07期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 模式识别 插值算法 频谱估计 噪声

【摘要】：提出一种离散频谱估计新方法,该方法在传统插值方法基础上运用加零技术,能较快确定频谱的小数部分。新方法提高了离散频谱估计的速度与精度,并能被应用于煤气鼓风机等旋转机械的故障模式识别。实验结果表明,新算法有效提高了煤气鼓风机故障模式识别的准确度。此外,仿真研究显示,该方法不仅在噪声条件下的估计误差较传统算法低,而且能适用于除汉宁窗以外的其他经典窗函数,具有较强的兼容性与鲁棒性。
[Abstract]:This paper presents a new method of discrete spectrum estimation, which can quickly determine the fractional part of the spectrum by adding zeros on the basis of the traditional interpolation method. The new method improves the speed and accuracy of the discrete spectrum estimation. And it can be used in fault pattern recognition of gas blower and other rotating machinery. Experimental results show that the new algorithm can effectively improve the accuracy of fault pattern recognition of gas blower. This method not only has lower estimation error under noise condition than the traditional algorithm, but also can be applied to other classical window functions except Hanning window. It has strong compatibility and robustness.
【作者单位】： 重庆工程职业技术学院机械工程学院;重庆大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金委员会与中国工程物理研究院联合基金(10976034)
【分类号】：TH44
【正文快照】： 0引言煤气鼓风机能否正常运行关系到冶金、化工等行业是否能顺利生产,在煤炭、钢铁等行业中占有十分重要的地位[1-2]。关于鼓风机故障模式识别的方法有很多,如神经网络方法、振动信号处理方法等多种方法[3]。其故障频谱具有周期性及随机噪声大的特点,针对这一特点,本文拟采用

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本文编号：1435694