【摘 要】
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提出了一种新的基于小波局部极大模的轴心轨迹辨识方法.该方法通过对轴心轨迹的Θ-s曲线进行连续小波变换,提取小波局部极大模线,计算每条局部极大模线对应的Lipschitz指数 (
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提出了一种新的基于小波局部极大模的轴心轨迹辨识方法.该方法通过对轴心轨迹的Θ-s曲线进行连续小波变换,提取小波局部极大模线,计算每条局部极大模线对应的Lipschitz指数 (.最后用( 为正的局部极大模线的条数、正( 的平均值、( 为负的局部极大模线的条数和负( 的平均值等4个量作为轴心轨迹特征,并以这些特征量作为BP网络的输入进行分类识别.采用径向碰摩、联轴器不对中、油膜涡动和转子不平衡等4种故障的试验数据对该方法进行检验.结果表明,该方法有特征量少、神经网络的训练速度快和系统识别正确率高的优点.
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