本文關(guān)鍵詞：小波分形算法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)特征提取中的應(yīng)用

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【摘要】：為克服傳統(tǒng)分形理論不包括信號(hào)細(xì)節(jié)成分的缺陷,提出了一種基于小波分形算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取算法.該算法將小波函數(shù)和分形維數(shù)2種故障診斷方法結(jié)合起來,既考慮信號(hào)細(xì)節(jié)成分,也注重其局部與整體的關(guān)系.利用轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)系統(tǒng)模擬了3種故障工況下的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào),并分別用傳統(tǒng)分形維數(shù)算法和所提出的小波分形算法對(duì)其進(jìn)行了特征提取.結(jié)果表明,2種算法提取得到的特征均有良好效果,但小波分形算法具有較高的準(zhǔn)確性,為準(zhǔn)確提取旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)故障特征提供了一種快速有效的新方法.
【作者單位】： 武漢大學(xué)水力機(jī)械過渡過程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;新疆昌吉職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 分形維數(shù) 關(guān)聯(lián)維數(shù) 小波分形算法 旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)
【基金】：水利部948項(xiàng)目(編號(hào):201321) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào):51379160)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 旋轉(zhuǎn)機(jī)械正在向大型化、復(fù)雜化、大功率方向發(fā)展,機(jī)組結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,集成化程度越來越高,其安全性和穩(wěn)定性已成為電力行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn).由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的特殊性,引起機(jī)組故障的原因錯(cuò)綜復(fù)雜,故障征兆和故障原因之間表現(xiàn)為很強(qiáng)的隨機(jī)性和不確定性,如何從大量實(shí)時(shí)狀態(tài)信息中提取有用

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 馬晉;江志農(nóng);高金吉;;基于混沌分形理論的特征提取技術(shù)在氣閥故障診斷中應(yīng)用[J];振動(dòng)與沖擊;2012年19期

2 蘇立;南海鵬;余向陽;吳羅長(zhǎng);王瑾;;基于改進(jìn)閾值函數(shù)的小波降噪分析在水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)中的應(yīng)用[J];水力發(fā)電學(xué)報(bào);2012年03期

3 趙道利,梁武科,羅興，

本文編號(hào)：942231