【摘 要】
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转子故障的早期诊断足当前转子动力学的一个难点。针对这个问题，提出来基于多模型估计(MMAE)的转子典型故障诊断。针对Jeffcott转子建立了正常、裂纹和不对中故障模型。构建基于卡尔曼滤波器的多模型估计器。通过对裂纹故障和不对中故障的仿真分析表明，多模型估计方法对于转子故障有着较高的识别能力。与传统的转子故障诊断方法相比，有很好的早期诊断与预示能力。同时，可以较精确地估计故障参数，对旋转机械的运行
【机 构】
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上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室，上海 200240 上海交通大学 船舰设备噪声与振动控制技术国防重点学科实验室，上海 200240
【出 处】
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第10届全国转子动力学学术讨论会(ROTDYN’2012)
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转子故障的早期诊断足当前转子动力学的一个难点。针对这个问题，提出来基于多模型估计(MMAE)的转子典型故障诊断。针对Jeffcott转子建立了正常、裂纹和不对中故障模型。构建基于卡尔曼滤波器的多模型估计器。通过对裂纹故障和不对中故障的仿真分析表明，多模型估计方法对于转子故障有着较高的识别能力。与传统的转子故障诊断方法相比，有很好的早期诊断与预示能力。同时，可以较精确地估计故障参数，对旋转机械的运行起着很好的指导作用。
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