基于机器学习的旋转机械故障诊断研究  

作　　者：陈亚楠 胡凯凯 陈刚 胡婵娟 舒晖 李籽圆 

机构地区：[1]中车株洲电力机车研究所有限公司

出　　处：《风能》2020年第12期74-78,共5页Wind Energy

基　　金：国家重点研发计划资助项目:风电机组传动系统精益设计方法研究(2017YFE0101900)。

摘　　要：旋转机械广泛存在于大中型机械装置中,如汽轮机、燃气轮机、离心式及轴流式压缩机、泵、水轮机、发电机和航空发动机等。大中型旋转机械一般安装有振动监测保护和故障诊断系统,通常在旋转机械关键点上安装振动传感器,采集关键点振动信息。通过对采集的数据进行时域、频域、时频域、小波变换、自相关等分析,能够对旋转机械进行故障诊断。但是这种方法需要工程师有足够的经验,且因机组数量多,人工分析费时费力。

关 键 词：机器学习 振动传感器 轴流式压缩机 大中型机械 小波变换 旋转机械 振动信息 振动监测保护 

分 类 号：TH17[机械工程—机械制造及自动化] TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]