| 非稳态故障信号的深度挖掘方法仿真分析 |
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| 引用本文： | 祁爱华,罗义,高丽婷,杜春梅.非稳态故障信号的深度挖掘方法仿真分析[J].计算机仿真,2013,30(6). |
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| 作者姓名： | 祁爱华 罗义 高丽婷 杜春梅 |
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| 作者单位： | 1. 河北建筑工程学院,计算机系,河北张家口075000
2. 河北建筑工程学院,城市建设系,河北张家口075000 |
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| 摘 要： | 机械设备在运转中转速总会存在波动或者发生较大变化,与转速相关的故障特征频率也会产生一定的波动,甚至是较大范围的跳跃,设备振动故障特征频率存在非线性,很难用模型公式描述.传统的采用小波分解的故障特征挖掘方法,将信号分解到不同频段上,判断故障特征频率的一致性,上述方法诊断条件单一、规则惟一,一旦故障信号不完整或信号波动,就无法进行诊断.为了避免上述缺陷,提出了一种融合诊断网络算法的非稳态故障信号的深度挖掘方法.利用小波变换方法,提取非稳态故障信号的特征.再利用融合诊断网络,获取故障信息,从而实现非稳态故障信号的深度挖掘.实验结果表明,利用改进算法能够有效提高非稳态故障信号挖掘的准确性,有利于故障的快速修复.
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| 关 键 词： | 故障信号 数据挖掘 故障诊断 |
Transient Fault Signal Depth Mining Method Simulation Analysis |
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| QI Ai-hua
,
LUO Yi
,
GAO Li-ting
,
DU Chun-mei.Transient Fault Signal Depth Mining Method Simulation Analysis[J].Computer Simulation,2013,30(6). |
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| Authors: | QI Ai-hua LUO Yi GAO Li-ting DU Chun-mei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Fault signal Data mining Fault diagnosis |
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