【摘 要】
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转子系统故障信号是典型的非线性、非平稳信号，分形几何为描述转子系统故障信号的特性提供了一个分析工具，但仅仅依靠分形维数无法有效的提取转子系统的故障特征。本文引入紧密
【机 构】
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兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室,兰州理工大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51165019,50875118)
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转子系统故障信号是典型的非线性、非平稳信号，分形几何为描述转子系统故障信号的特性提供了一个分析工具，但仅仅依靠分形维数无法有效的提取转子系统的故障特征。本文引入紧密度和丰度两个量，与基于的分形维数一起，对转子系统故障信号进行分析；最后采用神经网络技术对转子系统的正常、不对中、不平衡、碰磨、松动五种不同的运行状态进行分类识别。实验结果表明，通过对分形维数和紧密度、丰度的联合可较好地评定和区分转子系统的运行状态。
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