基于小波和神经网络的旋转机械故障诊断研究

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旋转机械广泛应用于机械、冶金、电力、化工等行业。如果旋转机械发生故障而未及时控制和消除,则可能导致设备损坏,不仅造成巨大的经济损失,甚至会危及人身安全,后果极为严重,因此对于旋转机械的故障诊断具有重要的意义。由于转子的轴心轨迹可以反映转子故障类型,本课题从轴心轨迹入手研究转子故障的自动诊断方法。具体内容包括:(1)轴心轨迹提纯:利用小波方法对轴心轨迹进行提纯。首先对比了选用不同的小波函数以及分解到不同的层数时提纯效果的差别,并选取出最佳的小波基和分解层数;然后根据转子振动信号的特点,分析了采
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