基于D-S证据理论的轴心轨迹自动识别方法

发布时间：2018-03-01 02:09

  本文关键词： 磁轴承转子 轴心轨迹 不变矩 傅里叶描述子 D-S证据理论　出处：《机床与液压》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：旋转机械的轴心轨迹包含了其运行状态的丰富信息,是判断转子运行状态和故障征兆的重要依据。提出对轴心轨迹的图像利用不变矩和傅里叶描述子提取特征,采用D-S证据理论对轴心轨迹特征参数进行融合识别诊断,并与传统BP神经网络识别方法比较,证明D-S证据理论提高了识别的准确性。将所提的方法应用于磁轴承故障诊断中,利用实测振动信号验证该方法的实用性,最终结果表明识别结果与轨迹形状相符合,说明文中提出的方法不仅能够较好的提取轴心轨迹图像特征,并能有效地对轴心轨迹进行识别,提高磁轴承故障诊断的精度。
[Abstract]:The axis locus of rotating machinery contains abundant information of its running state and is an important basis for judging rotor running state and fault symptom. This paper proposes that the image of axis track is extracted by invariant moments and Fourier descriptors. The D-S evidence theory is used to identify and diagnose the characteristic parameters of axis locus, and compared with the traditional BP neural network, it is proved that the D-S evidence theory improves the accuracy of the identification. The proposed method is applied to the fault diagnosis of magnetic bearings. The practicability of the method is verified by using the measured vibration signal. The final result shows that the recognition result is consistent with the trajectory shape. The proposed method not only can extract the feature of the axis trajectory image well. It can effectively identify the axis track and improve the accuracy of magnetic bearing fault diagnosis.
【作者单位】： 南京工业大学电气工程与控制科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51277092) 江苏省人事厅江苏省博士后资助计划(1201012C) 江苏省科技支撑计划项目(BE2011188)
【分类号】：TH17

【参考文献】

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【共引文献】

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