机械故障诊断中的振动信号技术研究

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本文提出一种基于分形指数理论和小波网络的船舶机械故障诊断方法。当故障发生时,船舶机械通常产生非平稳的振动信号。在本文提出的方法中,小波变换用于定位时间频域中振动信号的特征,并且在分形理论之间的小波变换的相互关系的视图中,从作为提取故障的特征的小波变换系数获得的全部和局部分形指数信号,其被输入到用于故障模式识别的径向基函数。改进的Levenberg-Marquardt(LM)优化技术用于完成网络结构参数。通过选择足够的样本来训练故障诊断网络,并且将表示故障的信息输入到需要训练的小波网络中,则可以根据输出结果确定故障类型。通过对定子温度波动和转子振动的实验表明,小波分形网络可以为船舶机械的故障诊断提供有效的方法。
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