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汽輪發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)子運(yùn)行過(guò)程中的軸心軌跡形狀特征對(duì)判別整個(gè)轉(zhuǎn)子設(shè)備的故障非常重要，其形狀是判斷轉(zhuǎn)子運(yùn)行狀態(tài)和故障的重要依據(jù)，其中隱含著系統(tǒng)的各種故障信息，比如僅由不平衡引起的振動(dòng)，軸心軌跡為橢圓；油膜渦動(dòng)引起的軸心軌跡為內(nèi)“8”字形；不對(duì)中引起的軸心軌跡為香蕉形或外“8”字形等。以往獲取這方面的信息，只能通過(guò)人的觀察及通過(guò)“人機(jī)”對(duì)話的方式將軸心軌跡的特征輸入到診斷系統(tǒng)中，這不僅造成了人為的主觀干擾，而且使診斷過(guò)程不能自動(dòng)進(jìn)行，給診斷軟件的使用帶來(lái)了許多不便。并且實(shí)測(cè)的軸心軌跡信號(hào)，往往混有噪聲，干擾嚴(yán)重時(shí)，軸心軌跡雜亂無(wú)章，單靠目視是無(wú)法得到有用信息的。小波分析具有很強(qiáng)的降噪能力，本文給出了利用小波及小波包分解與重建消噪的方法及其算法［1］,并利用小波降噪提純軸心軌跡。同時(shí)根據(jù)轉(zhuǎn)子軸心軌跡的特點(diǎn)，提出利用簡(jiǎn)化的平面圖形不變矩進(jìn)行識(shí)別的方法，這種方法能在不丟失信息的情況下，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供可靠的輸入變?cè)?。通過(guò)將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軸心軌跡特征自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)加入到故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)中，可實(shí)現(xiàn)診斷過(guò)程的自動(dòng)化，大大方便了故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用。
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