【摘 要】
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针对发动机转子系统不平衡、碰磨、油膜渦动3类故障,提出了一种融合小波与神经网络的故障诊断诊断算法。首先利用小波提取转子系统振动信号在各个频带上的能量特征信息,对能
【机 构】
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四川农业大学信息与工程技术学院,四川美丰化工股份有限公司,
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针对发动机转子系统不平衡、碰磨、油膜渦动3类故障,提出了一种融合小波与神经网络的故障诊断诊断算法。首先利用小波提取转子系统振动信号在各个频带上的能量特征信息,对能量特征采用B&B搜索算法进行特征选择之后,再利用BP神经网络识别转子系统的故障模式。实验结果表明,该方法对转子系统故障具有较高的识别率。
Aiming at three kinds of faults, such as imbalance, rubbing and oil film whirl of engine rotor system, a fault diagnosis diagnosis algorithm based on wavelet and neural network is proposed. Firstly, the energy characteristic information of the vibration signal of the rotor system in each frequency band is extracted by wavelet and the energy characteristics are selected by using the B & B search algorithm. Then the fault model of the rotor system is identified by BP neural network. The experimental results show that this method has higher recognition rate for rotor system faults.
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