【摘 要】
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转子起停车过程中由传统的等时间间隔采样所获得的机械动态信号已不再保持原有的周期特性,采用经典的基于傅里叶变换的谱分析方法进行信号处理不再有效。针对转子起停车状态
【机 构】
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西安交通大学现代设计与转子轴承系统教育部重点实验室,西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室,新疆大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51420004,51365051）, 教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目（NCET-13-0461）
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转子起停车过程中由传统的等时间间隔采样所获得的机械动态信号已不再保持原有的周期特性,采用经典的基于傅里叶变换的谱分析方法进行信号处理不再有效。针对转子起停车状态评估中幅值、频率的非平稳特性所带来的问题,引入分数阶傅里叶变换研究了基于起停车信息的故障定性分析和定量识别方法,提出了基于分数阶全息原理的转子起停车故障特征提取方法,并在此基础上实现了基于分数阶主分量原理的转子故障特征模式定量分类。实验验证表明,该方法解决了转子起停车过程中瞬变信息的获取问题,能有效提取出起停车过程振动信号中的典型故障特征,可以实现
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