旋转机械非平稳状态故障信号特征分析的中期报告.docx

该【旋转机械非平稳状态故障信号特征分析的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【旋转机械非平稳状态故障信号特征分析的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。旋转机械非平稳状态故障信号特征分析的中期报告摘要:旋转机械是现代工业中广泛使用的设备,其故障对生产效率和设备寿命都会产生严重影响。因此,旋转机械故障预测和诊断一直是研究的热点之一。本文研究了旋转机械非平稳状态故障信号的特征分析方法,初步探讨了其在故障预测和诊断中的应用。通过对实验数据的分析,我们发现非平稳状态下的故障信号具有很强的非线性和非高斯性,不同转速下的特征参数差异显著,因此使用适当的信号处理技术以及特征提取算法对这些信号进行分析是非常必要的。在特征提取方面,时频分析和小波分析是常用的方法,可以有效地提取故障信号的时域和频域信息,并降低噪音干扰。此外,机器学****模型是非常有用的工具,可以根据提取到的特征参数对故障信号进行分类和识别,为故障预测和诊断提供有力的支持。未来的研究可以进一步探讨旋转机械故障信号的特征提取和分类算法,提高预测和诊断准确性。关键词:旋转机械;故障预测;特征分析;时频分析;小波分析;机器学****Abstract:Rotatingmachineryiswidelyusedinmodernindustry,,-steady-,wefoundthatthefaultsignalsinnon-steadystatehavestrongnonlinearityandnon-Gaussianity,,,time-monlyusedmethods,whichcaneffectivelyextractthetime-domainandfrequency-,machinelearningmodelsareveryusefultools,ordingtotheextractedfeatureparameters,:rotatingmachinery;faultprediction;featureanalysis;time-frequencyanalysis;waveletanalysis;machinelearning