發(fā)布時(shí)間：2018-03-01 02:09

  本文關(guān)鍵詞： 磁軸承轉(zhuǎn)子 軸心軌跡 不變矩 傅里葉描述子 D-S證據(jù)理論　出處：《機(jī)床與液壓》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：旋轉(zhuǎn)機(jī)械的軸心軌跡包含了其運(yùn)行狀態(tài)的豐富信息,是判斷轉(zhuǎn)子運(yùn)行狀態(tài)和故障征兆的重要依據(jù)。提出對(duì)軸心軌跡的圖像利用不變矩和傅里葉描述子提取特征,采用D-S證據(jù)理論對(duì)軸心軌跡特征參數(shù)進(jìn)行融合識(shí)別診斷,并與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法比較,證明D-S證據(jù)理論提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性。將所提的方法應(yīng)用于磁軸承故障診斷中,利用實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)驗(yàn)證該方法的實(shí)用性,最終結(jié)果表明識(shí)別結(jié)果與軌跡形狀相符合,說明文中提出的方法不僅能夠較好的提取軸心軌跡圖像特征,并能有效地對(duì)軸心軌跡進(jìn)行識(shí)別,提高磁軸承故障診斷的精度。
[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.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277092) 江蘇省人事廳江蘇省博士后資助計(jì)劃(1201012C) 江蘇省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(BE2011188)
【分類號(hào)】：TH17

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1549930