

已閱讀1頁,還剩66頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、水電機組的振動信號具有明顯的分形特征,本文將多重分形應用到水電機組故障診斷中,利用其分形維數(shù)來描述不同故障信號的細節(jié)特征。完成的主要工作有:
論文首先針對多重分形計算中存在的盒子相對位置影響計算結果穩(wěn)定性的問題,提出了一種改進的多重分形計算方法。在考慮盒子尺度變化的同時,加入了盒子相對位置這一影響因素,將盒子不同初始位置得到的維數(shù)平均值作為維數(shù)值。運用改進算法得到的Weierstrass函數(shù)維數(shù)值與理論維數(shù)值對比,改進的多重分
2、形計算結果準確性更高。
在上述工作的基礎上,進一步將改進的多重分形算法應用于水電機組故障診斷研究中。由于不同的分形維數(shù)具有不同的幾何特性意義,本文選用7種維數(shù)組合來描述信號的特征信息。對水電機組不同負荷條件下的水導軸心軌跡和不同轉子故障軸心軌跡特征信息的提取發(fā)現(xiàn),多重分形特征對轉子不同故障和機組不同負荷運行狀態(tài)區(qū)分十分明顯。
考慮到多重分形維數(shù)的相關特性對于特征信息相似度很高的信號存在著區(qū)分度不十分明顯的限制的問題,
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于分形與支持向量機的水電機組振動故障診斷研究.pdf
- 水電機組振動故障診斷與趨勢預測研究.pdf
- 基于MAS和Petri網(wǎng)的水電機組振動故障診斷研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)融合的水電機組故障診斷研究.pdf
- 水電機組振動信號分析與智能故障診斷方法研究.pdf
- 水電機組智能故障診斷方法與振動趨勢預測研究.pdf
- 基于全息譜和支持向量機的水電機組振動故障診斷.pdf
- 水電機組振動故障的智能診斷方法研究.pdf
- 基于多小波和神經(jīng)網(wǎng)絡的水電機組振動故障診斷研究.pdf
- 基于Hilber-Huang變換和相似挖掘的水電機組振動故障診斷研究.pdf
- 基于支持向量機的水電機組故障診斷研究.pdf
- 基于MAS的水電機組故障診斷系統(tǒng)研究.pdf
- 基于振動信號的風電機組軸承故障診斷研究.pdf
- 風電機組振動監(jiān)測與故障診斷研究.pdf
- 水電機組振動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf
- 大型風電機組振動監(jiān)測與故障診斷研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡和證據(jù)理論融合的水電機組振動故障診斷研究.pdf
- 基于LabVIEW和分形理論的風電機組故障診斷系統(tǒng)研究.pdf
- 關于多分類器組合的水電機組故障診斷
- 基于變精度粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡的水電機組振動故障診斷研究.pdf
評論
0/150
提交評論