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摘要:
针对转子系统碰摩、质量不平衡、油膜涡动等典型故障,根据小波包和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性,给出小波包分解和关联维数相融合的故障特征提取方法,即对转子系统的振动信号进行小波包分解,将计算分解系数的关联维数作为故障特征向量,然后通过神经网络进行识别.结果表明,利用文中提出的故障特征提取方法,可以对转子系统故障进行有效诊断.
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文献信息
篇名 转子系统典型故障的小波包分形特征
来源期刊 大庆石油学院学报 学科 工学
关键词 转子 小波包 分形 特征提取 故障诊断
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目 工业技术
研究方向 页码范围 85-87
页数 3页 分类号 TP206
字数 1753字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-4107.2007.05.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯成付 大庆炼化公司机动处 1 0 0.0 0.0
2 杨丽晶 大庆油田有限责任公司采油工程研究院 5 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
转子
小波包
分形
特征提取
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东北石油大学学报
双月刊
2095-4107
23-1582/TE
大16开
黑龙江省大庆市高新技术开发区发展路199号东北石油大学学报编辑部
14-90
1977
chi
出版文献量(篇)
3238
总下载数(次)
4
总被引数(次)
31805
论文1v1指导