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非稳态故障信号的深度挖掘方法仿真分析
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)
作者姓名:祁爱华  罗义  高丽婷  杜春梅
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
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.

关 键 词:故障信号  数据挖掘  故障诊断

Transient Fault Signal Depth Mining Method Simulation Analysis
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)
Authors:QI Ai-hua    LUO Yi    GAO Li-ting    DU Chun-mei
Abstract:
Keywords:Fault signal  Data mining  Fault diagnosis
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