基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法

发布时间：2017-08-08 06:17

  本文关键词：基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法

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【摘要】：针对复合故障多种故障特征相互叠加彼此干扰,给全面准确诊断带来困难,提出了基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法。该方法首先应用EMD将复合故障信号分解为若干个IMF分量,由于不同单一故障的特征会在不同频段得以体现,提取每个IMF分量的特征量,建立故障数据网络模型;然后将每个IMF分量视为网络中的社团,根据复杂网络社团结构的特性,进行同类社团合并,合并所得每个社团与单一故障相对应,最后对合并的信号进行分析,实现复合故障特征分离。以转子不平衡和轴承内圈、轴承内圈和滚动体复合故障特征分离与诊断为例,验证了该方法的可行性。
【作者单位】： 湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室;
【关键词】： 复杂网络 社团聚类 复合故障 特征分离 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51175169) 国家高新技术研究发展计划(2012AA041805) 湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(14B057);湖南省教育厅科学研究重点项目(13A023)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 随着工业技术的进步,大型复杂机械正朝着大型化、复杂化发展,机械运行状态是否良好将直接影响工业生产。然而在工程实际中有的设备零件需要损坏达到一定程度才更换,在载荷工况极其复杂情况下,此期间可能出现多种故障并存的现象,从而形成复合故障[1-2]。由于大部分复合故障的特

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2 董振振;滚动轴承复合故障机理及振动模型研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

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本文编号：638558