【摘 要】
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针对转子系统早期碰磨故障,提出了一种基于时域和时频域联合特征提取和分析的方法,并采用该方法对简单转子模型进行了故障诊断。基于BP神经网络和影响函数法,建立了滑动轴承
【机 构】
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西安交通大学能源与动力工程学院,西安交通大学陕西省叶轮机械及动力装备工程实验室,上海电气电站设备有限公司汽轮机厂技术发展处
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11872289);西安交通大学自然科学基金重点资助项目(ZRZD2017025);国家重点研发计划资助项目(2017YFB09602103)
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针对转子系统早期碰磨故障,提出了一种基于时域和时频域联合特征提取和分析的方法,并采用该方法对简单转子模型进行了故障诊断。基于BP神经网络和影响函数法,建立了滑动轴承单盘转子碰磨故障动力学模型,并对转子系统碰磨故障进行了数值模拟;分别采用统计学和小波包分解方法,对振动信号的时域和时频域特征进行了提取,综合两者建立了碰磨故障的特征空间,并采用支持向量机(SVM)模型对比分析了基于时域、时频域和综合两者特征空间的故障诊断效果,在此基础上,通过引入可分度函数,将正常振动信号与故障信号同时考虑,对各特征的可分度进行
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