转子碰摩故障诊断的信号分析方法研究

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转子碰摩是发动机的一种典型故障,如何运用现代信号处理领域的新成果进行碰摩故障诊断正在成为日益关注的研究课题之一.该文针对碰摩转子的非线性动力学特性,应用现代信号分析理论,系统研究了碰摩故障的诊断问题,具体给出了非线性时间序列分析及神经网络模式识别两种方法.该文采用基于竞争学习和聚类分析的学习向量量化(LVQ)方法及自适应共振理论(ART2)神经网络分类方法,研究了碰摩非线性时间序列的神经网络分类识别问题,给出了相应的理论分析和计算结果.证实了神经网络识别方法的有效性和良好的的抗噪性能.该文建立了碰摩转子系统的数学模型,讨论了相应的周期、概周期和混沌等运动形态.分别应用计算机仿真、碰摩转子实验器和实际航空发动机的实验数据,分析了上述两种方法的性能和特点.
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