【摘 要】
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根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中、不平衡4种典型的汽轮机转子振动故障水平方向与垂直方向的数据所建立的汽轮机转子振动故障序列自回归滑移平均（ARMA）模型，由ARMA
【机 构】
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华南理工大学电力学院,华南理工大学化工与能源学院
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根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中、不平衡4种典型的汽轮机转子振动故障水平方向与垂直方向的数据所建立的汽轮机转子振动故障序列自回归滑移平均（ARMA）模型，由ARMA模型参数计算自谱函数值，建立汽轮机转子振动故障时间序列的自谱函数图谱。对不同类故障所建立ARMA模型的自谱函数图谱分析表明：故障征兆信息较明显，有较好的故障区分度。另外由于ARMA模型的特征向量浓缩了原时间序列信号的全部信息，对ARMA模型的特征向量参数利用多节点输入双隐层BP神经网络完成P维欧氏空间到二维欧氏空间的非线性映射，
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