期刊文章详细信息
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
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]沈阳工业大学振动噪声研究所,沈阳110023
基 金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目(05L284)
年 份：2009
期 号：10
起止页码：195-197
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2008、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
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。
关 键 词：多故障诊断 低速机械 应力波 盲提取
分 类 号：TH16]
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