【摘要】转子系统是旋转机械的核心部件,因此对其运行状况实施智能故障诊断决策意义重大。粒子群算法、杂草算法与人工神经网络是三种典型的智能算法。本研究针对转子振动信号具有准周期性,而有效信号易被噪声严重干扰的特点,以及针对神经网络进行故障模式辨识时网络结构冗余、训练易陷入局部极小等具体困难,在对国内外故障诊断研究现状进行分析和总结的基础上,利用智能优化算法对转子振动信号智能消噪滤波与智能模式识别问题进 […]

【摘要】有效的量化特征提取,特别是非线性、非平稳信号的量化特征提取,对准确地诊断出转子系统的故障状态与故障程度具有重大的意义。使用传统的时频域信号分析方法已经不能满足转子系统状态监测与诊断的需要。分形几何是一种全新的分析方法,其能够满足对复杂故障信号的分析,并且在自然科学等诸多领域已经有了广泛的应用。在旋转机械故障诊断领域中,人们也开始用分形几何方法对振动信号进行了分析,并取得了一定的成果,但仅仅 […]