关联维数方法在转子系统载荷类型识别中的应用

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1、关联维数方法在转子系统载荷类型识别中的应用加力康1，王勤贤1，杨兆建2，郑敏2(1太原理工大学_电气与动力工程学院，山西太原030024；2太原理工大学_机械工程学院，山西太原030024)摘要：针对传统载荷大小识别在应用上的局限性，利用分形理论中的关联维数，对单跨转子系统的响应振动信号进行定量特征提取，实现转子系统的载荷类型识别。在正弦、稳态、线性、冲击4种类型载荷作用下，对不同测点的不同方向的实测振动信号，利用改进阈值处理函数进行降噪，通过作图法选定几个重要参数，计算降噪后信号的关联维数，对载荷的类型进行判断识别。结果表明：在4种类型载荷下，对振动信号进行关联维数计算，可以实现定量的特

2、征提取，关联维数的结果具有明显的分段性，能够实现4种不同载荷类型的有效识别。关键词：转子系统；振动信号；载荷类型识别；降噪；改进阈值函数；关联维数；定量特征提取ApplicationofCorrelationDimensioninLoadTypeRecognitionofRotorSystemJIALi-kang，WANGQin-xian，YANGZhao-jian，ZhengMin(1CollegeofElectricandPowerEngineering，ShanxiTaiyuan，030024,China，2CollegeofMechanicalEngineering,Taiyuan

3、UniversityofTechnology，ShanxiTaiyuan，030024,China)Abstract:Inviewofthelimitationoftraditionalloadidentificationmoreinsizerecognition,correlationdimensionoffractaltheorywasusedtoextractquantitativecharacteristicsofvibrationsignalsfromsingle-spanrotorsystemtoidentifytheloadtypeofsystem.Underthefourt

4、ypesofsinusoidal,steady,linearandimpulseloads,thevibrationsignalsofdifferentdirectionsacquiredindifferentpositionsweredenoisedbyanimprovedthresholdprocessingfunctions,andwereselectedbyimagestoascertainseveralimportantparametersandcalculatedcorrelationdimensionstoidentifytheloadtypes.Theresultsshow

5、thatcorrelationdimensionsofvibrationsignalsunderthefourtypesofloadcanrealizethequantitativefeatureextractionandidentifyfourtypesofloadbecauseofsegmentedfeatures.Keywords:RotorSystem;VibrationSignal;LoadTypeRecognition;Denoising;ImprovedThresholdFunction;CorrelationDimension;QuantitativeFeatureExtr

6、action1引言旋转机械应用非常广泛，转子系统是旋转机械的关键部件。在载荷作用下，系统的振动响应常包基金项目：国家自然科学基金项目资助（编号：51475318）;山西省青年基金项目资助（编号：2014021024-2）作者简介：加力康(1992-),男，山西临汾人，硕士研究生，研究方向为转子系统载荷识别，975790727@qq.com；王勤贤(通讯作者)（1958-）,女，山东泰安人，副教授，硕士生导师，主要从事电力传动微机控制的研究；wangqinxian@tyut.edu.cn；杨兆建(通讯作者)（1955-），男，河北保定人，教授，博士生导师，主要从事机械现代设计方法、机械CAD

7、/CAE、机械设计工况监测与故障诊断、机械动力学和摩擦学等研究，yangzhaojian@tyut.edu.cn.含着反应载荷作用时刻与强度的信息。由这种特征信息识别转子系统的载荷，对旋转机械设备的安全运行具有重要意义。载荷的识别主要有频域法[1-4]和时域法[5-6]。另外，小波分析[7]、神经网络[8]等也被用于载荷识别研究。但是，上述各种方法大都是实现载荷大小的识别。实际中，载荷类型的识别应受到更多的关注。引入分形