非稳态故障信号的深度挖掘方法仿真分析

摘要：

机械设备在运转中转速总会存在波动或者发生较大变化,与转速相关的故障特征频率也会产生一定的波动,甚至是较大范围的跳跃,设备振动故障特征频率存在非线性,很难用模型公式描述.传统的采用小波分解的故障特征挖掘方法,将信号分解到不同频段上,判断故障特征频率的一致性,上述方法诊断条件单一、规则惟一,一旦故障信号不完整或信号波动,就无法进行诊断.为了避免上述缺陷,提出了一种融合诊断网络算法的非稳态故障信号的深度挖掘方法.利用小波变换方法,提取非稳态故障信号的特征.再利用融合诊断网络,获取故障信息,从而实现非稳态故障信号的深度挖掘.实验结果表明,利用改进算法能够有效提高非稳态故障信号挖掘的准确性,有利于故障的快速修复.

关键词：故障信号、数据挖掘、故障诊断

所属期刊栏目：30

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：230-233