基于高度函数的旋转机械轴心轨迹识别方法

发布时间：2018-05-25 11:08

  本文选题：高度函数 + BP神经网络　； 参考：《中国测试》2017年09期

【摘要】：针对旋转机械轴心轨迹的识别准确率低、识别速度慢等问题,结合BP神经网络,提出基于高度函数的旋转机械轴心轨迹识别算法。该算法首先利用小波滤波对旋转机械不同故障的轴心轨迹进行预处理,其次采用高度函数描述子提取预处理后的轴心轨迹图像特征,然后使用部分图像的特征训练BP神经网络,最后将训练好的BP神经网络用于剩余图像的识别。实验结果表明:在自建的模拟轴心轨迹数据库中,该算法识别率最高,达94.2%,单个样本识别耗时0.006 ms,满足实时性要求;对于实际测量的转子不平衡故障检测准确率也达91.6%,有较高的实用价值。
[Abstract]:Aiming at the problems of low accuracy and low recognition speed of the axis track of rotating machinery, an algorithm based on height function is proposed to identify the axis trajectory of rotating machinery based on BP neural network. Firstly, wavelet filter is used to preprocess the axis locus of different faults of rotating machinery, secondly, height function descriptor is used to extract the image features of the preprocessed axis trajectory, and then BP neural network is trained with partial image features. Finally, the trained BP neural network is applied to the recognition of residual images. The experimental results show that the algorithm has the highest recognition rate of 94.2 in the self-built simulated axis track database, and the recognition time of a single sample is 0.006 Ms, which meets the real-time requirements. The accuracy rate of rotor unbalance fault detection is 91.6, which is of high practical value.
【作者单位】： 湖北工业大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51775177,51675166)
【分类号】：TH17;TP391.41

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本文编号：1933217