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一种旋转机械早期故障的识别方法.pdf

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本发明属于故障预测与健康管理相关技术领域,其公开了一种旋转机械早期故障的识别方法,包括以下步骤:(1)采集信号时间序列数据;(2)对得到的时序信号数据进行处理以将时域信号转换至频域和时频域;(3)构建贝叶斯深度支持向量数据描述的无监督学习神经网络模型;(4)基于得到的特征图,采用无监督和贝叶斯反向传播相结合的方法对神经网络模型进行训练;(5)确定神经网络模型早期故障识别的指示标尺;(6)计算旋转机械每个时刻的样本与超球中心的距离,进而通过与超球半径的置信上限对比以识别出旋转机械的早期故障点,并进行健康水平信息指示。本发明解决了早期故障点难以识别、检测精度低、结果不可靠的问题。