机械工业论文_基于振动图像特征的机械状态异常-信号处理

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机械工业论文_基于振动图像特征的机械状态异常

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文章摘要:针对实时监测得到的振动信号，从图像角度出发，提出了一种新的特征提取方法。首先，将实时监测得到的连续信号划分为独立的循环片段，将各个片段内的一维振动信号重构成二维灰度图像，在此基础上对灰度图像进行特征提取；其次，通过计算相邻周期图像间的相似性建立能描述机械运行动态特性的量化指标；然后，采用拉依达准则对机械设备运行状态进行实时监测与异常决策；最后，基于转速变化检测、（外部）负载变化检测以及早期轴承故障检测这3种典型的工程应用，对提出方法进行了验证。实验结果表明，对以上3种典型的工程应用场景均可实现100%的准确检测，证明了本研究方法的有效性。

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项目基金:《信号处理》网址: http://www.xhclzz.cn/qikandaodu/2022/0118/662.html