基于动态模式的转子系统故障诊断

• 作者: 吴玉香 张景 王聪
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 故障诊断 基础松动 碰摩 RBF神经网络 动态模式
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 493-499
• 页数: 7页
• 分类号: TP183|TP806+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2016.50191

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴玉香	华南理工大学自动化科学与工程学院	80	567	13.0	21.0
2	张景	华南理工大学自动化科学与工程学院	6	48	2.0	6.0
3	王聪	华南理工大学自动化科学与工程学院	31	194	7.0	12.0