【摘 要】
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不平衡是造成转子系统振动过大、影响其安全运行的重要因素。传统的最小二乘算法（least squares,简称LS）在不平衡量识别过程中存在对外界干扰或异常值敏感的问题,改进的加权最
【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(51365051);教育部新世纪优秀人才计划资助项目(NCET-13-0461);中国博士后科学基金资助项目(2012M521758);学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120201120043);基本科研业务经费资助项目
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不平衡是造成转子系统振动过大、影响其安全运行的重要因素。传统的最小二乘算法（least squares,简称LS）在不平衡量识别过程中存在对外界干扰或异常值敏感的问题,改进的加权最小二乘算法（weighted least squares,简称WLS）虽然能够降低异常值的影响,但需要经验积累并对振动数据进行深入分析。提出一种基于稳健回归分析的转子系统不平衡量识别方法,通过构建优化的目标函数自动消除异常值的影响,得到正常状态下转子系统不平衡量的最佳估值。实验结果表明,该方法能够有效消除外界干扰和异常值的影响,
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