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一种高阶累积量特征提取方法适用性的判断方法
成果名称: | 一种高阶累积量特征提取方法适用性的判断方法 | 关键字: | 故障 , 特征提取 , 累积 , 提取 , 对角 , 趋势 , 切片 , 振动 , 程度 , 机械 | 应用行业: | 制造业 |
高新技术领域: | 先进制造技术 | 所在地: | 北京市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201410384189.9 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 北京信息科技大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 3.00 | 所属十强产业: |
本发明涉及一种高阶累积量特征提取方法适用性的判断方法,其包括以下步骤:(1)采用转子实验台模拟机械设备正常运行状态,采集转子实验台在正常运行状态下的振动信号;(2)利用转子实验台模拟机械设备在某一种故障下的轻度故障程度、中度故障程度和重度故障程度三种故障程度,并采集转子实验台在三种故障程度下的振动信号;(3)计算所有振动信号中每组振动信号1.5维谱;(4)判断1.5维谱特征提取方法对于机械设备故障劣化是否具有敏感性和趋势性,同时满足敏感性和趋势性的特征提取方法适用于该故障的机械设备故障趋势预测。本发明能准确的判断出1.5维谱特征提取方法适用于哪种故障类型,可以广泛在机械设备故障趋势预测中应用。
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苏博晖
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