基于改进马田系统的发动机转子振动信号研究
Aeronautical Computing Technique（2022）
摘要
针对发动机转子系统的振动信号分析问题,提出了一种基于改进马田系统的故障模式识别和分类方法.利用最优阈值小波包变换方法对振动信号进行降噪;对降噪后的振动信号进行小波包分解,提取时频域特征构建基准空间;然后利用岭估计回归分析消除马氏距离的复共线性,使用切比雪夫定理计算马田系统的概率阈值,运用有向非循环图方法对不同模式进行分类;将方法应用于转子振动数据中以验证算法的有效性.结果表明,基于改进的马田系统算法模式识别准确率高,是一种有效的振动信号故障模式分类方法.
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