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针对轴承初始故障发生的时间点以及退化趋势,提出了基于总体平均经验模式分解和奇异值分解方法(EEMD-SVD)与时域分析的马田系统故障诊断方法.该方法通过提取振动信号时域和时频特征,构建不同特征参数下的基准空间并利用正交表对特征参数进行降维和优化,最终融合成单一特征参数马氏距离.分别用马氏距离监测轴承运行状态,判断初始故障发生的时刻以及演化趋势,并依据马氏距离对轴承故障发展的过程进行了划分.该方法有效地提取了振动信号时频特征并优化了马田系统基准空间,更加准确地识别了轴承初始故障发生的时间点以及更加合理地划分了轴承的退化过程.通过两组滚动轴承加速寿命试验,验证了该方法的有效性和合理性. 相似文献
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针对目前汽轮发电机组故障诊断领域知识术语复杂、系统异构、知识表示不完备以及共享和重复使用困难等问题,依据故障诊断需求,采用基于本体的知识表示方法,提出了一种适用于汽轮发电机组故障诊断领域的本体构建方法和知识表示模型.在解析了汽轮发电机组故障知识特性的前提下,定义了其本体概念、属性、关系、实例和公理,为知识表示提供了明确的形式化规格说明,并借助Protégé_4.3构建了包含汽轮发电机组的故障类型、故障特征、故障原因和维修策略等故障诊断领域本体,设计了一致性检验的算法.在此基础上,在SQI机械故障综合模拟实验台上模拟汽轮发电机组故障,通过FaCT++推理机实现本体知识推理测试.结果表明基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识模型是可行的. 相似文献
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