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基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断
文献摘要：
为解决采用在转子升降速过程中产生的非平稳信号难以进行故障诊断的问题,提出一种基于2维时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法.采集转子升降速信号,采用2维时频分布的峰值脊线提取法获得信号脊线特征,结合脊线特征与等角度重采样技术依次获得信号角度域、角-阶域和阶次域图像,将信号阶次域内的特征参数作为故障敏感特征,输入人工神经网络诊断模型,对转子信号的故障类型进行分类.利用实测信号验证所提方法的实际应用效果,并与传统特征提取法的结果进行对比.结果表明:阶次分析方法的测试准确率约为99.8％,标准差小于0.09％,均优于传统特征提取法.基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法具有更高的诊断准确率,在非平稳信号特征提取过程中具有很好的可行性和准确性.
文献关键词：
故障诊断;转子;非平稳信号;时频脊线;阶次分析;人工神经网络
中图分类号：
作者姓名：
庾天翼;李舜酩;龚思琪
作者机构：
南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016
文献出处：
引用格式：
[1]庾天翼;李舜酩;龚思琪-.基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断)[J].航空发动机,2022(01):40-46
A类：
B类：
时频脊线,阶次分析,转子故障,升降,降速,非平稳信号,故障诊断方法,时频分布,脊线提取,提取法,线特征,重采样技术,号角,敏感特征,人工神经网络,网络诊断,诊断模型,故障类型,实测信号,实际应用效果,传统特征,诊断准确率,信号特征提取
AB值：
0.25806
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