基于免疫阴性选择算法的转子故障数据分类方法研究

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旋转机械是工业部门中应用最为广泛的一类机械设备,其核心部件为转子-轴承系统。利用振动信号对转子-轴承系统的运行进行实时监测、分析与诊断,是保证旋转机械稳定、高效运作的重要措施。但随着旋转机械设备结构的大型化和工作环境的复杂化,传统的故障诊断方法已不能满足现代转子系统故障分类的需求,故智能故障分类方法在转子故障诊断研究中占有愈加重要的地位。然而,现有的智能故障分类方法很难解决通用性与高效性之间的矛盾,且在处理异常故障时还存在诸多问题。基于此,本研究以转子试验台模拟的故障数据为研究对象,借鉴生物免疫调节
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