采用时域与时频域联合特征空间的转子系统碰磨故障诊断

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采用时域与时频域联合特征空间的转子系统碰磨故障诊断

更新时间：2025-07-09

- 采用时域与时频域联合特征空间的转子系统碰磨故障诊断
- Issue 1, Pages: 75-84(2020)
- 作者机构：
  
  1. 西安交通大学能源与动力工程学院
  2. 西安交通大学陕西省叶轮机械及动力装备工程实验室
  3. 上海电气电站设备有限公司汽轮机厂技术发展处
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TH133
- Published：2020
- 稿件说明：
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[J]. 2020, (1): 75-84.
DOI：

[J]. 2020, (1): 75-84. DOI：

摘要

针对转子系统早期碰磨故障

提出了一种基于时域和时频域联合特征提取和分析的方法

并采用该方法对简单转子模型进行了故障诊断。基于BP神经网络和影响函数法

建立了滑动轴承单盘转子碰磨故障动力学模型

并对转子系统碰磨故障进行了数值模拟;分别采用统计学和小波包分解方法

对振动信号的时域和时频域特征进行了提取

综合两者建立了碰磨故障的特征空间

并采用支持向量机(SVM)模型对比分析了基于时域、时频域和综合两者特征空间的故障诊断效果

在此基础上

通过引入可分度函数

将正常振动信号与故障信号同时考虑

对各特征的可分度进行了分析和排序;根据特征分析结果

将特征空间分为高可分度区域和低可分度区域

分别针对单特征和组合特征对碰磨故障进行识别。研究结果表明:单特征的碰磨故障识别率与其可分度函数值呈正相关;组合特征识别效果要优于单特征

且高可分度区域内的组合特征识别效果要明显优于低可分度区域

针对本文所建碰磨故障样本空间

高可分度区域内随机三特征组合平均故障识别率达到90%以上。文中提出的故障特征提取和分析方法可为复杂故障的识别提供参考。

Abstract

关键词

Keywords

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