【摘 要】
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正常工况下轴承往往是在时变转速条件下运行的,使得恒定转速下的轴承故障诊断技术无法应用,针对该问题提出了一种基于改进快速路径优化算法的多时频曲线提取轴承故障诊断方法
【机 构】
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西南石油大学机电工程学院,成都工业职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(51534006),四川省教育厅科研项目(18ZB0046)
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正常工况下轴承往往是在时变转速条件下运行的,使得恒定转速下的轴承故障诊断技术无法应用,针对该问题提出了一种基于改进快速路径优化算法的多时频曲线提取轴承故障诊断方法.利用快速路径的学习特性能够有效地防止频率跃变,使得提取的时频曲线更准确地表示时频域表达式中的脊线.另外,将快速路径优化应用于时频域表达式迭代中,能够有效地提取多个时频曲线;然后将平均曲线和各个时频曲线的比值与故障特征系数进行比对实现故障诊断.实验结果表明,该方法能够有效地实现未知时变转速下的轴承故障诊断.
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