混合SOM和HMM方法在旋转机械升速全过程故障诊断中的运用(pdf 7页)

混合SOM和HMM方法在旋转机械升速全过程故障诊断中的运用内容提要：
大型旋转机械是石油、电力等行业的关键设备，确保此类设备的安全可靠运行是至关重要的。在升降速过程中，随着转速的上升，频率变化的动力因素对机组的状态进行了一次扫描，信号的频率和幅值都随时间而变化。在机组状态穿越一阶、二阶共振点时，振动信号的变化更加剧烈［!］。
针对旋转机械升降速过程振动信号具有信息量大、非平稳、特征重复再现性不佳的特点，本文利用自组织特征影射神经网络（()*）来对旋转机械的升速过程的振动特征矢量进行量化编码，并建立各种典型故障的+**（456678 9:;<=> 9=6?7@A），并尝试对升速振动故障模式进行诊断分类。
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