本文關鍵詞：FRFT在轉子起停車狀態(tài)評估中的應用研究進展

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【摘要】：轉子起停車過程中由傳統(tǒng)的等時間間隔采樣所獲得的機械動態(tài)信號已不再保持原有的周期特性,采用經(jīng)典的基于傅里葉變換的譜分析方法進行信號處理不再有效。針對轉子起停車狀態(tài)評估中幅值、頻率的非平穩(wěn)特性所帶來的問題,引入分數(shù)階傅里葉變換研究了基于起停車信息的故障定性分析和定量識別方法,提出了基于分數(shù)階全息原理的轉子起停車故障特征提取方法,并在此基礎上實現(xiàn)了基于分數(shù)階主分量原理的轉子故障特征模式定量分類。實驗驗證表明,該方法解決了轉子起停車過程中瞬變信息的獲取問題,能有效提取出起停車過程振動信號中的典型故障特征,可以實現(xiàn)對轉子不同故障類型及不同故障程度的準確分類。
【作者單位】： 西安交通大學現(xiàn)代設計與轉子軸承系統(tǒng)教育部重點實驗室;西安交通大學機械結構強度與振動國家重點實驗室;新疆大學機械工程學院;
【關鍵詞】： 轉子 起停車 分數(shù)階傅里葉變換 故障特征提取 定量分類
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51420004,51365051) 教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃資助項目(NCET-13-0461)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 引言作為現(xiàn)代大部分工業(yè)生產中的核心設備,大型旋轉機械的安全運行對煉油、機床、交通、冶金、電力和汽車制造等企業(yè)至關重要。隨著工業(yè)水平和科技水平的持續(xù)快速發(fā)展,旋轉機械逐漸向高速、重載、大型化、智能化和自動化方向發(fā)展,與此同時也對旋轉機械在高強度工作下的穩(wěn)定性

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10 李R，

本文編號：1077953