本文關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)機械長歷程偏心故障的數(shù)值與圖形特征獲取方法研究

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【摘要】：研究采用采樣點的波動穩(wěn)定性描述偏心故障的程度,即通過對旋轉(zhuǎn)機械長歷程偏心故障數(shù)據(jù)采用信息融合、小波閾值降噪、數(shù)據(jù)壓縮、構(gòu)造特征方陣、計算特征值方差等方法獲取故障的數(shù)值特征來描述偏心故障程度;利用小波分解獲取低頻時域信號和二維軸心軌跡方法探尋偏心故障劣化過程中在圖形上的本質(zhì)變化.應用這三種方法獲取轉(zhuǎn)子實驗平臺模擬的長歷程偏心故障的數(shù)值與圖形特征,結(jié)果顯示,所獲取的數(shù)值和圖形特征均隨著故障的劣化而單向變化,因此,三種方法均能夠有效表征偏心故障劣化的過程和程度,具有較高的穩(wěn)定魯棒性.
【作者單位】： 北京理工大學機械與車輛學院;北京信息科技大學現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 旋轉(zhuǎn)機械 偏心故障 數(shù)值特征 圖形特征 二維軸心軌跡
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51275052) 北京市自然科學基金資助項目(3131002) 北京市教育委員會科技計劃面上項目(KM201411232020);北京市教育委員會科研計劃重點項目(KZ201311232036)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點實驗室,北京100192)旋轉(zhuǎn)機械的大量故障不是瞬時發(fā)生的,故障從開始、發(fā)展到惡化總有一段出現(xiàn)異�，F(xiàn)象的時間,而且有征兆可尋.觀察和統(tǒng)計表明旋轉(zhuǎn)設備的大部分故障是具有時間依存性的可預知的趨勢性故障,采用科學有效的故障預測往往能夠揭示故障的發(fā)展變

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1 孟輝;洪文學;宋佳霖;王立強;;基于多元圖形特征融合原理的降維方法研究[J];燕山大學學報;2008年05期

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本文編號：1034881