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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提出了一种基于故障基因的旋转机械故障隔离方法，首先通过在实验数据中提取的故障特征确定故障的易发生位置及危害程度排序，然后通过故障建模求解出故障响应，经过处理得到故障定位可能性排序，最后将两者进行对比，实现对故障的精准定位和隔离。本发明能够在小样本数据的情况下，实现对故障的准确识别和诊断，无需大量的故障数据进行训练，降低了数据获取的难度，形成了方法论，扩大了故障诊断方法的适用范围。本发明实现对故障的自动识别和诊断，相比于现有的故障诊断方法，提高了故障诊断的效率和准确性。本发明不仅可以对单一类型的故障进行诊断，还可以对不同故障进行准确诊断，提高了故障诊断的全面性和准确性。
主权项：1.一种基于故障基因的旋转机械故障隔离方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：故障特征提取和归一化；步骤2：故障模式辨识；通过步骤1提取的故障特征识别故障模式，辨识可能的故障模式和原因；步骤3：故障基因库检索；通过步骤2中辨识出的故障模式，在故障基因库中进行检索，以获取可能的故障位置、故障的易发位置和相关故障的危害程度，并对相关故障的危害程度进行排序；步骤4：对故障进行建模并求解振动响应；步骤5：求解故障响应；步骤6：采用SVM对故障特征进行分类识别；步骤7：故障定位可能性排序；采用已有的故障数据和标签数据，将故障数据的特征表示作为输入，将故障定位的可能性位置作为输出，通过调整模型参数，使模型预测故障定位的可能性，并给出故障定位的可能性排序；步骤8：将步骤3中的故障的易发生位置及危害程度排序和步骤7的故障定位可能性排序进行比较。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于故障基因的旋转机械故障隔离方法
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