【摘 要】
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提出一种基于非线性自回归时间序列模型（gereral expression for linear and nonlinear auto-regressive mod-el,简称GNAR模型）的机械系统状态识别与故障诊断方法。利用采集系
【机 构】
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南京工程学院车辆工程系,东南大学机械工程学院
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提出一种基于非线性自回归时间序列模型（gereral expression for linear and nonlinear auto-regressive mod-el,简称GNAR模型）的机械系统状态识别与故障诊断方法。利用采集系统工作过程中的特征信号建立GNAR模型;用主成分分析策略生成模型特征量,对训练样本的特征量进行识别和分类,得到各种参考模式;将几何距离判别函数作为状态分类的原则,根据待判系统特征量与各类参考模式的Euclide距离进行状态识别和故障判别。对车床颤振试验数据及高速离心空气压缩机
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