【摘 要】
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将时间序列的符号动力学信息熵H k应用在风机振动信号的分析中,能够真实地反映风机不同故障类型的差异。为了准确诊断风机的机械故障,提出了一种对多测点振动信号提取符号动
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院,中国专利信息中心
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将时间序列的符号动力学信息熵H k应用在风机振动信号的分析中,能够真实地反映风机不同故障类型的差异。为了准确诊断风机的机械故障,提出了一种对多测点振动信号提取符号动力学信息熵的风机故障特征向量提取方法,再采用动量法和学习速率自适应的改进BP神经网络进行故障诊断。诊断结果表明此方法能够有效地诊断风机机械故障的类别、严重程度和发生部位,诊断时间短,适用于现场风机故障的在线诊断。
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