本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)聚類的復(fù)合故障特征分離診斷方法

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【摘要】：針對(duì)復(fù)合故障多種故障特征相互疊加彼此干擾,給全面準(zhǔn)確診斷帶來(lái)困難,提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)聚類的復(fù)合故障特征分離診斷方法。該方法首先應(yīng)用EMD將復(fù)合故障信號(hào)分解為若干個(gè)IMF分量,由于不同單一故障的特征會(huì)在不同頻段得以體現(xiàn),提取每個(gè)IMF分量的特征量,建立故障數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型;然后將每個(gè)IMF分量視為網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán),根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的特性,進(jìn)行同類社團(tuán)合并,合并所得每個(gè)社團(tuán)與單一故障相對(duì)應(yīng),最后對(duì)合并的信號(hào)進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)復(fù)合故障特征分離。以轉(zhuǎn)子不平衡和軸承內(nèi)圈、軸承內(nèi)圈和滾動(dòng)體復(fù)合故障特征分離與診斷為例,驗(yàn)證了該方法的可行性。
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)機(jī)械設(shè)備健康維護(hù)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 社團(tuán)聚類 復(fù)合故障 特征分離 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51175169) 國(guó)家高新技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(2012AA041805) 湖南省教育廳科學(xué)研究?jī)?yōu)秀青年項(xiàng)目(14B057);湖南省教育廳科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(13A023)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 隨著工業(yè)技術(shù)的進(jìn)步,大型復(fù)雜機(jī)械正朝著大型化、復(fù)雜化發(fā)展,機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)是否良好將直接影響工業(yè)生產(chǎn)。然而在工程實(shí)際中有的設(shè)備零件需要損壞達(dá)到一定程度才更換,在載荷工況極其復(fù)雜情況下,此期間可能出現(xiàn)多種故障并存的現(xiàn)象,從而形成復(fù)合故障[1-2]。由于大部分復(fù)合故障的特

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：638558