【摘 要】
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提出一种基于极值点奇异值降噪与关联维数分布情况相结合的电机转子不平衡故障识别方法.首先,对不同时期采集的电机振动信号进行基于极值点的奇异值降噪,避免噪声所导致的关联维数不收敛.然后,通过复相关函数法确定延迟时间,并采用G-P算法计算关联维数.最后,对多组振动信号的关联维数进行比较,识别电机转子不平衡故障.利用西部某油田的一起电机转子不平衡故障对上述方法进行了测试,结果表明,降噪信号的关联维数能够有
【机 构】
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中国石油大学(北京),机械与储运工程学院,北京102249
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提出一种基于极值点奇异值降噪与关联维数分布情况相结合的电机转子不平衡故障识别方法.首先,对不同时期采集的电机振动信号进行基于极值点的奇异值降噪,避免噪声所导致的关联维数不收敛.然后,通过复相关函数法确定延迟时间,并采用G-P算法计算关联维数.最后,对多组振动信号的关联维数进行比较,识别电机转子不平衡故障.利用西部某油田的一起电机转子不平衡故障对上述方法进行了测试,结果表明,降噪信号的关联维数能够有效识别电机转子不平衡,且同常用的自相关法相比,本文采用复相关函数法计算得到的关联维数具有更好的分辨性,更适合于电机故障识别.
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