【摘 要】
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动压滑动轴承支撑的旋转机械经常出现包含多种故障状态的复合故障,针对传统的辨识方法很难一次判断出多种故障状态的问题,提出了一种对频域振幅进行灰色关联分析的旋转机械转
【机 构】
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兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室,兰州理工大学机电工程学院,中航工业庆安集团有限公司航空设备研究所
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动压滑动轴承支撑的旋转机械经常出现包含多种故障状态的复合故障,针对传统的辨识方法很难一次判断出多种故障状态的问题,提出了一种对频域振幅进行灰色关联分析的旋转机械转子故障模式辨识新方法。在对动压滑动轴承支撑下的实验转子振动故障信号进行滤波后,以故障信号特征频率的幅值作为特征向量,进行归一化处理,用处理过的数据作为故障模式特征向量构建标准故障模式的特征向量判别矩阵。通过计算得到待识别样本信号归一化幅值与标准故障特征向量判别矩阵中各元素之间的频域振幅灰色关联度数值,并与选定的基准判别系数进行对比完成故障模式辨识。实例表明,在不同转速频率下该方法均能取得良好的效果。
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