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转子故障信号的滤波与模式辨识方法研究的中期报告摘要：针对转子故障信号在实际工程中存在的干扰问题，提出了一种基于小波分析与模式识别相结合的故障检测方案。首先，对转子故障信号进行小波变换，提取能量特征，并利用自适应阈值算法进行降噪滤波。然后，采用模糊聚类算法对滤波后的信号进行聚类分析，得到不同故障模式下的特征向量。最后，利用支持向量机等模式识别方法对不同故障模式进行分类和识别。仿真结果表明，该方法能够有效地检测转子故障，并对不同类型的故障进行准确的识别。关键词：转子故障信号；小波变换；自适应阈值算法；模糊聚类；支持向量机1.研究背景在风电、水电、汽轮机等大型工程设备中，转子故障是常见的故障类型。传统的故障检测方法主要针对静止或减速转子进行检测，而对于正在运转的转子，由于受到大量的干扰，检测难度较大。因此，如何对正在运转的转子进行故障检测成为了当前研究的热点问题。2.研究内容针对转子故障信号在实际工程中存在的干扰问题，提出了一种基于小波分析与模式识别相结合的故障检测方案。具体研究内容包括以下几个方面：（1）转子故障信号的小波分析对转子故障信号进行小波变换，利用小波变换的多分辨率分析特性，提取不同分辨率下的信号特征。（2）自适应阈值降噪滤波采用自适应阈值算法，结合小波分析方法，对转子故障信号进行降噪滤波，去除干扰和噪声。（3）模糊聚类分析通过对滤波后的信号进行模糊聚类分析，得到不同故障模式下的特征向量。（4）支持向量机模式识别利用支持向量机等模式识别方法对不同故障模式进行分类和识别，实现对转子故障的自动检测。3.研究成果目前，本研究已完成了转子故障信号的小波分析、自适应阈值降噪滤波和模糊聚类分析等基础工作。下一步将着重研究支持向量机等模式识别方法，在对不同类型故障进行分类和识别时提高准确率和可靠性。预计在今后的研究中，将设计并建立实际转子系统的测试平台，通过实验验证该方法的可行性和有效性。4.研究意义传统的故障检测方法主要针对静止或减速转子进行检测，而对于正在运转的转子，如何进行故障检测一直是工程技术领域面临的难题。本研究提出的基于小波分析与模式识别相结合的故障检测方案，能够有效地检测转子故障，并对不同类型的故障进行准确的识别。对于提高工程系统的安全性、降低运行成本具有重要的现实意义。参考文献[1]孙刚,姚程,石金坤,李慕梅.转子系统多维度故障诊断方法研究[J].电工电能新技术,2020,39(9):40-44.[2]朱宝龙,李亚.基于小波包变换和分形理论的转子系统故障诊断[J].电力系统及其自动化学报,2017,29(21):89-93.[3]阎晓萍,孔继业

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