有效地分离和识别旋转机械早期微弱故障特征

资 源 简 介

有效地分离和识别旋转机械早期微弱故障特征

详 情 说 明

旋转机械在工业领域应用广泛，如发电机、风力涡轮机等。这类设备的早期故障特征往往非常微弱，容易淹没在噪声中，传统的平稳信号分析方法难以有效识别。而循环平稳信号分析为解决这一难题提供了新的思路。

循环平稳信号是一种非平稳信号，其统计特性（如均值、方差等）会随时间周期性变化。旋转机械由于自身周期性的运行特点，其振动信号往往表现出循环平稳特性。利用这一特性，可以通过特定的数学工具（如循环自相关函数、循环谱分析等）提取隐藏的故障特征。

与传统方法相比，循环平稳分析能够更有效地分离出微弱的周期性故障成分，尤其在强噪声背景下表现出明显优势。这种方法为早期故障预警和诊断提供了更可靠的技术手段，有助于预防设备突发性损坏，延长使用寿命。