基于RBFN的低速机械多故障特征盲提取
Blind extracting of multi-faults features for low-speed machine using rbfn作者机构：沈阳工业大学振动噪声研究所沈阳110023
出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)
年 卷 期：2009年第10期
页 面：195-197页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
摘 要：由于低速机械故障特征极其微细,而且采集的是多故障源和背景噪声的混合信号,这给低速机械状态监测和识别带来很多困难。提出一种在混合路径和原始信号都未知的情况下提取低速轴承应力波多故障特征的方法,分析低速机械应力波发生和传播机理,研究利用RBFN的非线性映射关系更新分离矩阵,并在风力机组滚动轴承诊断中提取了滚子裂纹和油污故障特征波形和频率,从而证明该方法能够高效、准确地监测大型低速机械的运行状态。
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