基于小波分析與數據挖掘的旋轉機械故障診斷研究.pdf

1、旋轉機械故障診斷的研究對于減小經濟損失具有重要的意義。隨著科學技術的發(fā)展,國內外專家學者提出了各種各樣的故障診斷新方法和新思路,并且在實際中也得到了具體的應用。然而在實際中如果為了獲取旋轉機械故障數據庫而破壞機器那么將得不償失。本論文對旋轉機械的故障診斷做了深入研究和探討:
　　1)基于文獻閱讀的基礎上,在Bently轉子試驗臺上模擬了旋轉機械的轉子不平衡、不對中、碰摩和油膜渦動等四種故障狀態(tài),并獲得了這些故障的振動位移信號,為小

2、波分析提供輸入數據。
　　2)根據研究需要,總結了小波分析基本理論,包括小波分析技術的發(fā)展、連續(xù)小波分析、離散小波分析、多分辨率分析理論、Mallat算法和小波包分解算法,并應用小波分析技術對上述四種故障的振動位移信號進行分析。
　　3)研究應用小波分析中的尺度與信號能量的關系來表征信號的特征向量,并選取合適的尺度來更好地確定向量的維數,得到基于尺度-能量模的特征向量。
　　4)概括了數據挖掘的基本理論和實現過程,研究