文献类型：期刊文章

作　　者：关少亚[1] 王春宇[2] 陈琪[1] 薛龙[2] 隋金玲[1]

GUAN Shao-ya;WANG Chun-yu;CHEN Qi;XUE Long;SUI Jin-ling

机构地区：[1]北京石油化工学院工程师学院,北京102617 [2]北京石油化工学院机械工程学院,北京102617

出　　处：《制造业自动化》

基　　金：北京市教委科技面上项目(KM201110017003,KM200910017006);国家级大学生创新创业训练计划(2022J00100)。

年　　份：2022

卷　　号：44

期　　号：1

起止页码：194-197

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：转子作为旋转机械的核心组成部分,一旦发生故障会直接导致旋转机械运行异常。对旋转机械的转子故障进行诊断,可以及时采集转子运行异常信号,对故障发生部位及类型进行及时预警和干预。本监测系统通过模拟转子发生故障时的运行信号,通过时域及频域分析对信号进行降噪滤波,并通过卷积神经网络信号进行检测及分类,实现故障的自动识别和快速诊断,提高旋转机械故障自检测及预警能力。实验结果证明本系统数据采集与管理功能、数据处理均满足使用需求,系统能够对转子故障进行及时快速地诊断。

关 键 词：旋转机械 故障诊断 降噪滤波  卷积神经网络

分 类 号：TP273]