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小波极大模方法在旋转机械故障诊断中的应用研究

发布时间:2018-07-20 21:42
【摘要】:通过小波变换奇异性检测理论,利用连续小波变换提取极大模值线并求取Lipschitz指数,提取转子每转中Lipschitz指数的平均个数和全部Lipschitz指数的平均值作为转子故障振动信号的奇异性特征。通过BP神经网络对转子不平衡、不对中、油膜涡动、摩碰和无故障5种状态进行分类识别,取得了较好的效果。
[Abstract]:By using wavelet transform singularity detection theory, the maximal modulus line is extracted by continuous wavelet transform and Lipschitz exponent is obtained. The average number of Lipschitz exponents and the average values of all Lipschitz exponents in each rotor rotation are extracted as the singularity of rotor fault vibration signals. The BP neural network is used to classify and identify the rotor unbalance, misalignment, oil film vortex, rubbing and no fault, and good results are obtained.
【作者单位】: 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室;
【分类号】:R318

【参考文献】

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【共引文献】

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8 胡s,

本文编号:2134879


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