【摘 要】
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提出了一种基于Zernike不变矩特征和神经网络分类器的轴心轨迹自动识别方法。通过对原始Zernike矩特征进行二次提取和处理,获得了对轴心轨迹识别更为敏感的矩特征量,降低了后
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提出了一种基于Zernike不变矩特征和神经网络分类器的轴心轨迹自动识别方法。通过对原始Zernike矩特征进行二次提取和处理,获得了对轴心轨迹识别更为敏感的矩特征量,降低了后续神经网络分类器设计的难度。仿真研究表明,基于Zernike矩的轴心轨迹识别方法,其识别精度优于常用的几何矩方法。将所提方法应用于汽轮发电机组和高速离心压缩机组轴心轨迹的自动识别,并结合频谱能量分布特征进行故障诊断,结果表明,引入轴心轨迹特征可以有效地提高旋转机械故障诊断的精度。
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