【摘 要】
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针对目前旋转机械故障诊断的计算量大、识别准确度不高、自动化程度低等问题,提出一种基于LabVIEW的轴心轨迹故障自动识别的新方法。对比小波与传统去噪算法,选用效果更优的
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA043005);国家自然科学基金资助项目(51375178)
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针对目前旋转机械故障诊断的计算量大、识别准确度不高、自动化程度低等问题,提出一种基于LabVIEW的轴心轨迹故障自动识别的新方法。对比小波与传统去噪算法,选用效果更优的小波提纯仿真轴心轨迹。通过改进的HU不变矩函数提取轴心轨迹的特征值,保证比例缩放不变性。两路相互垂直的位移传感器连接西门子LMS采集振动信号,结合关联度算法,在LabVIEW轴心轨迹故障自动识别系统上进行转子不对中故障测试,识别的结果与外8字轴心轨迹关联度高达97%,同时信号的Matlab时域轴心轨迹图为外8字,信号频谱图主要为一倍频和二倍
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