基于频谱特征的舰船机械设备振动数据挖掘与故障定位研究

论文摘要

舰船机械设备工作温度高,振动频率较大,对舰船机械设备的故障检测难度较高,为了提高舰船机械设备的故障检测能力,提出一种基于频谱特征的舰船机械设备振动数据挖掘与故障定位方法。对舰船机械设备振动数据挖掘原理进行描述,构建机械设备振动输出信号模型,采用频谱特征提取方法进行舰船机械设备振动故障数据的关联特征提取和检测,对提取的故障频谱特征采用自适应模式识别方法进行数据分类处理,实现舰船机械设备振动数据自适应挖掘和准确分类,根据数据分类结果进行故障定位,提高了舰船故障数据挖掘和分类性能。仿真结果表明,采用该方法进行舰船机械设备振动数据挖掘和故障定位的准确性较高,抗干扰能力较强,提高故障检测和诊断能力。

论文目录

• 0 引言
• 1 数据处理模型构建及故障定位原理分析
•   1.1 振动数据挖掘基础知识描述
•   1.2 振动数据分布描述
•   1.3 基于小波包理论的数据特征提取及分类
• 2 振动数据挖掘及故障定位优化
•   2.1 振动数据挖掘
•   2.2 冗余干扰数据消除方法
•   2.3 故障定位检测
• 3 仿真实验分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李伟峰,周文进

关键词: 频谱特征,舰船机械设备,故障,数据挖掘

来源: 自动化与仪器仪表 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 武器工业与军事技术,船舶工业,计算机软件及计算机应用

单位: 91388部队

基金: 国家自然科学基金青年科学基金项目(No.61503354)

分类号: TP311.13;U674.7

DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.07.010

页码: 10-13

总页数: 4

文件大小: 486K

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