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机械设备在运转中转速总会存在波动或者发生较大变化,与转速相关的故障特征频率也会产生一定的波动,甚至是较大范围的跳跃,设备振动故障特征频率存在非线性,很难用模型公式描述。传统的采用小波分解的故障特征挖掘方法,将信号分解到不同频段上,判断故障特征频率的一致性,上述方法诊断条件单一、规则惟一,一旦故障信号不完整或信号波动,就无法进行诊断。为了避免上述缺陷,提出了一种融合诊断网络算法的非稳态故障信号的深度挖掘方法。利用小波变换方法,提取非稳态故障信号的特征。再利用融合诊断网络,获取故障信息,从而实现非稳态故