【摘 要】
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对于变转速状态下的机械设备,所产生的信号大部分为非稳态信号.使用频谱分析其信号特征时,会随分析时间长度的变化而变化,无法突显重要的信号特征,导致在故障诊断或辨识上的
【基金项目】
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This paper is supported by National Innovation and Entrepreneurship Training Program of China （20151049712002）.
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对于变转速状态下的机械设备,所产生的信号大部分为非稳态信号.使用频谱分析其信号特征时,会随分析时间长度的变化而变化,无法突显重要的信号特征,导致在故障诊断或辨识上的困难.为了改善此缺点,提出时频阶次谱的分析方法,此方法结合短时傅立叶转换与转速频率阶次,拾取非稳态信号的阶次特征,再结合主成份分析法进行降维,将提取的时频阶次谱主成份输入BP神经网络中,进行齿轮-转子实验平台在非稳态运转下的故障诊断.研究结果表明：此种信号特征不因转速变化而改变,可有效作为机械设备在非稳态状态运转下的故障辨识,其辨识正确率可由9
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