基于最优信号共振稀疏分解的旋转机械故障诊断方法研究

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旋转机械在现代工业中有广泛的应用。由于长时间在复杂恶劣的条件下运转,旋转机械会不可避免地产生故障。而故障一旦发生,将会导致经济损失甚至人员伤亡。因此,旋转机械故障的早期诊断对于保障设备安全具有重要意义。基于振动信号的分析方法是最常用的旋转机械故障诊断方法。该方法使用传感器采集旋转机械的振动信号,再从采集的信号中提取出故障特征,最后根据获得的故障特征诊断出旋转机械中所存在的故障。信号共振稀疏分解方法是由美国学者Selesnick提出的一种信号稀疏分解方法。与传统的基于频带划分的信号分解方法不同,该方法
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