【摘 要】
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转子是旋转机械最关键的部件,一旦发生故障,将带来巨大的经济损失。因此,转子故障诊断技术越来越受到人们的重视。国内外的学者依据不同的方法提出了多种转子故障诊断方法,并
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转子是旋转机械最关键的部件,一旦发生故障,将带来巨大的经济损失。因此,转子故障诊断技术越来越受到人们的重视。国内外的学者依据不同的方法提出了多种转子故障诊断方法,并成功应用于实际。其中,小波分析和人工神经网络是研究的热点,将其应用于转子故障诊断具有重要的意义。 为了更进一步地研究转子故障诊断技术,本文主要进行了如下工作: (1)研究了基于小波分析的信号降噪方法。小波分解可以将信号分解为低频逼近信号和高频细节信号。对高频系数进行阈值量化处理,并与小波分解的最底层低频系数进行小波重构,就可以实现对信号的降噪。本文对几种信号降噪方法和阈值选取方法进行了对比分析,验证了启发式阈值法具有较好的降噪效果。 (2)研究了基于小波包分析的转子故障信号特征提取。文章对已降噪的信号进行小波包分解,提取各频带能量,以此构造一种基于信号频带能量的特征提取方法。应用结果表明:对于不同的转子状态,其振动信号经小波包分解后各频带的能量分布有较为明显的区别,所以,可以用小波包分解后信号各频带的能量作为故障特征来诊断常见的转子故障。 (3)研究了基于径向基函数神经网络的转子故障模式识别。根据输入数据和目标数据的特点,初步设计了径向基函数神经网络的结构,并利用径向基函数神经网络可以自动增加隐含层神经元个数的特点来训练网络,使网络的速度和精度达到最佳,并用转子试验台采集的转子正常、不平衡、不对中、碰摩四种状态的信号进行测试,验证诊断效果。
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