机器故障功率谱诊断的进一步探讨

周晓勤; 高品忱; 于骏一

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机器故障功率谱诊断的进一步探讨

论文 | 更新时间：2020-08-12

- 机器故障功率谱诊断的进一步探讨
- Improved Study for Power Spectrum Diagnosis of Machine Fault
- 光学精密工程 1990年0卷第6期页码：61-65
- 作者机构：
  
  吉林工业大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 网络出版日期：1990-12-15，
  
  纸质出版日期：1990-12-15
- 稿件说明：
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周晓勤, 高品忱, 于骏一. 机器故障功率谱诊断的进一步探讨[J]. 光学精密工程, 1990,(6): 61-65

Zhou Xiaoqin, Gao Pinchen, Yu Junyi. Improved Study for Power Spectrum Diagnosis of Machine Fault[J]. Editorial Office of Optics and Precision Engineering, 1990,(6): 61-65
周晓勤, 高品忱, 于骏一. 机器故障功率谱诊断的进一步探讨[J]. 光学精密工程, 1990,(6): 61-65 DOI：

Zhou Xiaoqin, Gao Pinchen, Yu Junyi. Improved Study for Power Spectrum Diagnosis of Machine Fault[J]. Editorial Office of Optics and Precision Engineering, 1990,(6): 61-65 DOI：

摘要

机器故障往往反映为传感信号功率谱的特征变化

为了在复杂机械工况的在线监视与故障诊断中快速有效地捕捉住功率谱的变化特征

本文进一步探讨了表征信号功率谱特征变化的特征量

谱形扩展系数及其快速算法。与过去的几种典型特征量比较

谱形扩展系数具有适应性强且计算更简便等特点。

Abstract

Generally

machine fault can be detected by the characteristic changes of the power spectrum of a sensing signal. How to recognize and quanti-tatively translate these signal changes is

therefore

of great importance

A specific variable defined as the expanding coefficient of spectrum which describes the characteristic changes of power spectrum of the signal

is introduced and the fast algorithm of the variable is discussed

It is highly noise proof with good adaptability and requiring less compu-ting time.

关键词

Keywords

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