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基于聲發(fā)射的機械密封狀態(tài)識別
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中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專(zhuān)項資金資助(2682016CX033)


State recognition of Mechanical seal based on AE
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    摘要:

    為了適應聲發(fā)射信號頻率覆蓋范圍廣且頻率高的特點(diǎn),本文使用了在S變換的基礎優(yōu)化而來(lái)的廣義S變換,并通過(guò)對廣義S變換的時(shí)頻分辨率特性進(jìn)行了分析,選取廣義S變換的參數,使得其在20khz~1000khz 的頻率范圍內依然擁有1khz~2khz的頻率分辨率。隨后在廣義S變換分析的基礎上對機械密封端面的聲發(fā)射信號進(jìn)行濾波和特征提取,并使用GA優(yōu)化的TWSVM對密封的磨損狀況進(jìn)行了識別,準確率達到了100%,高于GA-SVM的識別率。說(shuō)明相比傳統的SVM在TWSVM在模式識別上更具有優(yōu)越性。

    Abstract:

    AE signal is wide and high range in frequency. In this case we used generalized S transform to analysis AE signal in frequency domain and choose the parameter made the generalized S transform has a frequency resolution ranged 1khz~2khz in the frequency ranged 20khz~1000khz .and then we filter the AE signal and extract it’s characteristics based on the generalized S transform . and at last we diagnosis the condition of Mechanical seal by the method of GA-TWSVM and get a 100% accuracy rate which is high than the accuracy rate of GA-SVM. the result shows TWSVM is better than SVM in pattern recognition.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

蔣恩超,傅攀,張思聰,李揚.基于聲發(fā)射的機械密封狀態(tài)識別計算機測量與控制[J].,2018,26(8):233-237.

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  • 收稿日期:2018-01-08
  • 最后修改日期:2018-02-28
  • 錄用日期:2018-02-28
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-09-04
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