【摘 要】
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旋转机械设备故障诊断主要包括信号采集、特征提取和故障识别,而特征提取是进行故障诊断的基础和保证诊断结果正确的关键,为了提高特征参数对故障的敏感性,提出了基于自适应
【机 构】
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武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51179135,51379160);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(201120802020004)
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旋转机械设备故障诊断主要包括信号采集、特征提取和故障识别,而特征提取是进行故障诊断的基础和保证诊断结果正确的关键,为了提高特征参数对故障的敏感性,提出了基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取方法.该方法以综合距离评估指数最大值为目标函数,利用遗传算法从CL3自适应多小波库中选择最优多小波,并将该最优多小波用于转子振动信号的特征提取.通过对正常、不对中、不平衡、碰摩四种设备状态下采集的振动信号进行特征提取,并将所提出的方法和传统特征提取方法提取的特征参数输入到K-最邻近分类器进行分析,结果
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