發(fā)布時間：2017-09-18 18:18

  本文關(guān)鍵詞：基于雙譜分析特征提取的汽輪機故障智能診斷

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【摘要】：旋轉(zhuǎn)機械發(fā)生故障時,其信號往往呈現(xiàn)出非線性特征,故常規(guī)的線性信號處理方法不再適用于旋轉(zhuǎn)機械故障信號的特征提取.高階譜分析方法是基于高階統(tǒng)計量(Higher Order Statistics,HOS)的一種非線性信號處理方法,其中的雙譜分析方法具有高階統(tǒng)計量的一切優(yōu)點,并且具有較低的階數(shù),便于計算.提出基于雙譜特征提取的汽輪機故障智能診斷方法:用雙譜分析方法分別對汽輪機的碰摩故障信號、轉(zhuǎn)子不平衡故障信號及轉(zhuǎn)子不對中故障信號進行特征提取,用提取到的部分特征作為支持向量數(shù)據(jù)描述(Support Vector Data Description,SVDD)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),部分特征向量作為測試數(shù)據(jù).分析結(jié)果驗證了所述方法的有效性及可行性.
【作者單位】： 安陽工學(xué)院機械工程學(xué)院;鄭州輕工業(yè)學(xué)院機電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 雙譜分析 特征提取 汽輪機 智能診斷
【分類號】：TK268
【正文快照】： 智能診斷是旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的常用方法,其優(yōu)點是不需要專家的參與,具有普適性和易理解性,但其缺點是計算效率比較低,提高其計算效率關(guān)鍵的一步就是特征提取.有效的故障輸入特征不僅能有效提高分類正確率,而且還能提高計算效率.汽輪機發(fā)生故障時,其信號往往呈現(xiàn)出非線性特征,

【相似文獻】

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本文編號：877104