旋转机械设备关键部件故障诊断与预测方法研究

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６５（５．１１）

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ｔｈｉｓｗｏｒｋ．ＲＢＦｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｗｒｉｔｔｅｎｉｎＥｑ．（５．６）ｉｓａｄｏｐｔｅｄｉｎ

５．３Ｐｒｏｐｏｓｅｄｈｅａｌｔｈｓｔａｔｕｓｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ

Ｆｉｇ?５．５ＴｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍａｃｈｉｎｅｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｓｃｈｅｍｅＴｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｎＣＷｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍａｃｈｉｎｅｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｓｃｈｅｍｅｓｔｅｐｓ：ｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｅａｃｈｓｔｅｐｉｎｃｌｕｄｅｓｔｈｒｅｅｆａｕｌｔｐａｔｔｅｒｎｉｎｄｅｔａｉｌｓｉｓｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄｉｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｓｕｂｓｅｃｔｉｏｎｓ．ＴｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｓｃｈｅｍｅｉｓｄｅｐｉｃｔｅｄｉｎＦｉｇ５．５．

５．３．１Ｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ

Ｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓｃｏｌｌｅｃｔｅｄｂｙａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒｓ

ｐａｃｋｅｔａｒｅｆｉｒｓｔｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂｙａｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｐｔｈｓｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｓｉｇｎａｌ．．ｔｏ．．ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ．ＴｈｅｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｐｔｈｓａｒｅｒｅｆｅｒｒｅｄｔｏａｓｔｈｅＷＰＴｐａｖｉｎｇ．Ｔｈｅｐａｖｉｎｇｏｆｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｓａｔａｍａｘｉｍｕｍｄｅｐｔｈｏｆ３ｉｓｐｌｏｔｔｅｄｉｎＦｉｇ．５．６．６７

ＮｏｄｅＮｏｄｅ

（１，０）（１，１）

ＮｏｄｅＮｏｄｅＮＯｄｅＮｏｄｅ

（２，０）（２，１）（２，２）（２，３）

ＮｏｄｅＮｏｄｅＮＯｄｅＮｏｄｅＮｏｄｅＮｏｄｅＮｏｄｅＮｏｄｅ

（３，０）（３，１）（３，２）（３，３）（３，４）（３，５）（３，６）（３，７）

Ｆｉｇ．５．６ＴＩｌｅｐａｖｉｎｇｏｆｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｓａｔｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｄｅｐｔｈｏｆ３

Ａ１１ｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｅｐｔｈｓａｒｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｂｅｃａｕｓｅｉｔＩＳ

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ａｎｏｔｈｅｒ．Ｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｅｘａｍｐｌｅｉｓｔｈｅｋｕｒｔｏｓｉｓｏｆｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｐａｖｉｎｇ，

Ｌｅｉｅｔａ１．［１４７］ｒｅｆｅｒｒｅｄｔｏａｓａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｋｕｒｔｏｇｒａｍ．Ｔｈｅｉｒｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｍａｘｉｍｕｍｋｕｒｔｏｓｉｓｏｆｔｈｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｏｆｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｓｃｏｕｌｄｂｅｏｂｔａｉｎｅｄａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｅｐｔｈｓ．Ｈｅｎｃｅ，ｉｔｉｓｍｏｒｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｓｆｒｏｍｔｈｅ

ｏｆｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｓ（ｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｅｐｔｈｓ）．Ｔｈｅ

ｎｉｎｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｌｉｓｔｅｄｉｎＴａｂｌｅ５．１ａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｐａｖｉｎｇｏｆｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｐｔｈｓ．Ｉｎｇｅｎｅｒａｌ，ｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｌｅｖｅｌｏｆ３ｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｐｕｒｐｏｓｅ［１０４，１０５］．Ａｓａｒｅｓｕｌｔ，ａｆｅａｔｕｒｅｓｅｔｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ１２６ｆｅａｔｕｒｅｓｆｏｒｅａｃｈｓａｍｐｌｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ．

Ｔａｂｌｅ５．１Ｔｈｅｎｉｎｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．

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５．３．２Ｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ

Ｔｈｅｎｉｎｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｓｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｃｏｅｆｆｉｅｉｅｎｔｓｈａｖｅｔｈｅｉｒｏｗｎｐａｒｔｉｃｕｌａｒｍｅａｎｉｎｇｓｉｎｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｓｐｅｃｔｓｏｆａｍａｃｈｉｎｅ’Ｓｈｅａｌｔｈｓｔａｔｕｓ．Ｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｓａｔａｍａｘｉｍｕｍｄｅｐｔｈｏｆ３ｐｒｏｄｕｃｅ１２６ｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｉｔｓｈｏｕｌｄｂｅｎｏｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｐａｃｋｅｔｓｈａｖｅｄｉｆｆｅｒｅｍｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｆｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［１０３］．Ｉｎｏｔｈｅｒｗｏｒｄｓ，ｔｏｏｍａｎｙｉｎｐｕｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒａｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｃａｎｇｒｅａｔｌｙｄｅｃｒｅａｓｅｉｔｓｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｇｒｅａｔｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｂｕｒｄｅｎ．Ｈｅｎｃｅ，ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｓｅｎｓｉｔｉｖｅｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ．Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｓｕｓｕａｌｌｙｅｘｈｉｂｉｔａｓｍａｌｌｄｅｇｒｅｅｏｆｖａｒｉａｎｃｅｆｏｒｓａｍｐｌｅｓｂｅｌｏｎｇｉｎｇｔｏｔｈｅｓａｍｅｃｌａｓｓａｎｄａｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌａｒｇｅｄｅｇｒｅｅｆｏｒｔｈｏｓｅｂｅｌｏｎｇｉｎｇｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｌａｓｓｅｓ．ＯｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｍｅａｓｕｒｉｎｇｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｉｅｓｏｆｔｈｅｓｅｆｅａｔｕｒｅｓｉｓｔｈｅＤＥＴ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄａｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｓｆｏｌｌｏｗ．

Ａｓｓｕｍｅｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｔ｛厶，ｃ’，，ｍ＝１，２，．．．，必；ｃ＝１，２，．．．，Ｃ；ｊ＝１，２…．，Ｊ｝，ｗｈｅｒｅｆｍ，。，』ｉｓｄｅｎｏｔｅｄａｓｔｈｅｊｔｈｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｔｈｅｍｔｈｓａｍｐｌｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｕｎｄｅｒｔｈｅ础ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ．Ｈｅｒｅ，尥，ＣａｎｄＪａｒｅｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｎｕｍｂｅｒｏｆｓａｍｐｌｅｓｕｎｄｅｒｔｈｅｃｔｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａ１１ｄｔ１１ｅｍａｘｉｍｕｍｎｕｍｂｅｒｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｆｏｒｅａｃｈｓａｍｐｌｅ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｏｂｖｉｏｕｓｌｙ，ｔｈｅｒｅａｒｅＭｃｘＣｘＪｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｎａ１１．ＴｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｐｒｏｃｅｅｄｓｉｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｓｔｅＤｓ．

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Ｓｔｅｐ３．Ｃａｌｃｕｌａｔｅａｖｅｒａｇｅｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｂｙ：

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