关键词：旋转机械;早期故障诊断;微弱特征选择;流形学习;决策融合
摘 要：随着现代科学技术的迅猛发展,在工业制造、航空航天、石油化工、能源冶金以及国防工业等领域,逐步涌现出许多大型复杂的旋转机械装备,如风力发电机、航空发动机、工业燃气轮机等,这些旋转机械一旦发生故障,不但严重影响企业的生产效率,造成巨大的经济损失,甚至造成不可挽回的人员伤亡。解决因旋转机械故障导致巨大经济损失、人员伤亡和灾难性事故发生的关键是开展旋转机械早期故障诊断技术研究,即在故障萌芽阶段对其进行准确的辨识,并据此指导保养和维修工作,有效地控制故障发展,保障旋转机械安全、可靠运行。大型旋转机械结构日益复杂、运行环境恶劣、工况不稳定,表征其运行状态的振动信号具有非线性强噪声特点,而旋转机械早期故障特...
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