【摘要】：通過小波變換奇異性檢測(cè)理論,利用連續(xù)小波變換提取極大模值線并求取Lipschitz指數(shù),提取轉(zhuǎn)子每轉(zhuǎn)中Lipschitz指數(shù)的平均個(gè)數(shù)和全部Lipschitz指數(shù)的平均值作為轉(zhuǎn)子故障振動(dòng)信號(hào)的奇異性特征。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)轉(zhuǎn)子不平衡、不對(duì)中、油膜渦動(dòng)、摩碰和無故障5種狀態(tài)進(jìn)行分類識(shí)別,取得了較好的效果。
[Abstract]:By using wavelet transform singularity detection theory, the maximal modulus line is extracted by continuous wavelet transform and Lipschitz exponent is obtained. The average number of Lipschitz exponents and the average values of all Lipschitz exponents in each rotor rotation are extracted as the singularity of rotor fault vibration signals. The BP neural network is used to classify and identify the rotor unbalance, misalignment, oil film vortex, rubbing and no fault, and good results are obtained.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)機(jī)械結(jié)構(gòu)力學(xué)及控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：R318

【參考文獻(xiàn)】

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8 胡s，

本文編號(hào)：2134879