基于动态模式的转子系统故障诊断
吴玉香
张景
王聪
1.华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州,5106402.华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州,5106403.华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州,510640
摘要：以Jeffcott转子系统基础松动-碰摩耦合故障为例,研究动态模式的转子系统故障诊断方法.首先,将转子系统正常和故障时的未知系统动态定义为不同的动态模式,对其进行学习,将学到的知识以常数神经网络权值的形式存储,并建立动态模式库;然后将当前被监测转子系统与动态模式库中的动态模式进行比较,根据动态模式的相似性定义,依据最小误差原则快速判断转子系统与已学过的哪种动态模式相似,实现故障的快速检测与分离.仿真结果验证了算法的有效性.
关键词：故障诊断基础松动碰摩RBF神经网络动态模式
分类号：TP183(自动化基础理论)TP806+.3(远动技术)
资助基金：广东省科技计划项目(2013B090600025)广东省科技计划项目(2015B010133002)广州市科技计划项目(201508010016)Supported by Science and Technology Planning Project of Guangdong Province,China(2013B090600025)Supported by Science and Technology Planning Project of Guangdong Province,China(2015B010133002)Science and Technology Planning Project of Guangzhou,China(201508010016)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 493-499 )
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