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基于小波分析的风机故障诊断
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论文内容详实，数据可靠。研究了小波分析在旋转机械方面的应用，非常不错的一篇文章，同时可以深入研究关于模糊技术与小波分析结合，进行故障诊断；也可创新小波奇异性检测方法，降噪的新方法等。 摘要：根据故障信号特征和小波变换多尺度分解性质选取小波分解层次，得到能正确地反映风机运行状态的特征向量；参照特征向量的组成方法，提出并构建基于小波分析的韶钢4号风机典型故障特征表。对待检信号选用dbl10、波进行6层小波分解，利用待检状态的特征向量与典型故障特征表，通过模糊模式识别方法进行风机故障诊断。结合傅里叶分析方法进一一步找出风机存在的倍频微弱信号。实际诊断结果表明：振动信号与故障特征表中典型不平衡故障的模糊贴近度达到O．958，从而诊断出实例中风机存在不平衡故障；风机存在0．5倍频微弱信号，据此有利于发现风机与该频率相关的早期微弱故障征兆。[ Last edited by 日光傾城 on 2012-5-7 at 17:51 ] |
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2012-05-05 12:52:49, 404.09 K
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