基于自相关降噪的混叠转子振动信号分离 被引量：21

1

作者 雷衍斌 李舜酩 +3 位作者 门秀花 沈峘 郝青青 刘建娅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期218-222,共5页

航空发动机在运行过程中,传感器测得的振动信号是各振源的混叠信号,且含有很强的噪声。常规的信号处理方法难以分离混叠信号,对机器的健康监测和故障诊断造成了很大的困难。介绍了盲源分离基本原理和方法,指出盲源分离算法在强噪声环境... 航空发动机在运行过程中,传感器测得的振动信号是各振源的混叠信号,且含有很强的噪声。常规的信号处理方法难以分离混叠信号,对机器的健康监测和故障诊断造成了很大的困难。介绍了盲源分离基本原理和方法,指出盲源分离算法在强噪声环境下失效。针对强噪声环境下的混叠振动信号,提出首先通过时延自相关降噪方法对振动信号进行降噪,然后通过盲源分离算法对降噪后的信号分离。仿真结果验证了提出方法的有效性。最后,利用该方法对实测混叠转子振动信号成功实现了降噪和盲分离,为噪声环境下的混叠信号分离提供了一种新的方法。 展开更多

关键词 盲源分离 转子 振动信号 自相关降噪

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盲卷积分离及其在机械振动信号消噪中的应用研究 被引量：7

2

作者 何清波 孔凡让 +2 位作者 朱忠奎 龙潜 刘维来 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期30-34,共5页

盲源分离应用于机械振动信号的预处理中,提供了一个新的处理机制,在机械状态监测和故障诊断中具有一定的价值。本文研究了盲卷积分离的理论,提出了基于限值VQM检验控制准则的盲分离算法,根据机械振动信号的特点探讨了该方法在机械振动... 盲源分离应用于机械振动信号的预处理中,提供了一个新的处理机制,在机械状态监测和故障诊断中具有一定的价值。本文研究了盲卷积分离的理论,提出了基于限值VQM检验控制准则的盲分离算法,根据机械振动信号的特点探讨了该方法在机械振动信号瞬态成分和噪声卷积混叠信号分离中的应用,有效地提取了瞬态成分,表明了算法的有效性。 展开更多

关键词 盲卷积分离 卷积混叠 限值VQM检验控制准则 机械振动信号 消噪

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基于MFCC和FD-CNN卷积神经网络的综放工作面煤矸智能识别 被引量：7

3

作者 蒋磊 马六章 +1 位作者 杨克虎 许政 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S02期1109-1117,共9页

煤矸的在线准确快速识别是放顶煤采煤法的关键技术,对提升采煤效率有重要的指导意义。从梅尔频率倒谱系数在语音识别中的广泛应用得到启发,以实际生产状态下采集的煤与煤矸滚落到液压支架尾梁振动信号的MFCC特征参数为训练与测试样本,... 煤矸的在线准确快速识别是放顶煤采煤法的关键技术,对提升采煤效率有重要的指导意义。从梅尔频率倒谱系数在语音识别中的广泛应用得到启发,以实际生产状态下采集的煤与煤矸滚落到液压支架尾梁振动信号的MFCC特征参数为训练与测试样本,分别计算顶煤垮落和煤矸混放2种情况下液压支架尾梁振动信号的梅尔频率倒谱系数并构成二维特征矩阵。近些年随着深度学习的迅速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为检测和识别领域最好的方法,它可以自动地从数据集中学习提取特征。但是卷积神经网络(CNN)在通用CPU以及GPU平台上推断速度慢,使得深度卷积神经网络很难满足煤矸石在线识别的实时性要求。基于卷积神经网络与LD-CNN轻型神经网络建立FD-CNN煤和煤矸智能识别模型,将液压支架尾梁振动信号的MFCC特征矩阵作卷积神经网络的输入,实现了识别模型的结构优化,大大提高运算速度,减少资源的使用,并且揭示了模型的识别机理与分类依据。实验结果表明:模型复杂度对识别速度影响较大;基于MFCC参数枝得到的煤矸识别模型可以将振动信号作为煤矸识别的可靠依据,同时准确捕捉煤与矸石由于物理性质不同所产生的振动信号高维差异,综合给出识别结果。压缩后的模型在计算量与模型大小减少同时,识别精度提升了8%,推理速度提升了14%。实现节约计算与存储资源的同时提升识别精度,模型性能明显优于常规网络模型。 展开更多

关键词 煤矸识别 振动信号 梅尔频率倒谱系数 卷积神经网络

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基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析 被引量：6

4

作者 秦海勤 徐可君 欧建平 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1307-1310,1324,共5页

基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪... 基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性. 展开更多

关键词 航空发动机 双转子 盲源分离 故障定位 振动信号分析

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利用航空发动机信号特征的振动源盲分离算法 被引量：5

5

作者 杨广振 荆建平 +2 位作者 明阳 颜逸飞 陈昌敏 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期20-27,共8页

针对航空发动机机匣观测信号为多个振动源的混合信号的问题,提出了一种基于航空发动机振动信号特征的盲分离算法,能够从混合的观测信号中确定振动源的个数以及提取发动机内部各个振动源的振动信息。算法的核心是基于航空发动机等旋转机... 针对航空发动机机匣观测信号为多个振动源的混合信号的问题,提出了一种基于航空发动机振动信号特征的盲分离算法,能够从混合的观测信号中确定振动源的个数以及提取发动机内部各个振动源的振动信息。算法的核心是基于航空发动机等旋转机械转轴故障振动信号的频谱特点,其故障信号的振动谱一般包含基频、谐波成分和次谐波成分,如不对中、碰磨、裂纹等。算法用到的主要工具是连续小波变换和时间同步平稳法,主要步骤为:首先通过连续小波变换将航空发动机不同观测通道上的观测信号分解,根据谱峰值分析确定主要振动源及对应的基频;然后通过时间同步平稳法,分别从每个观测通道上提取各个振动源的谐波和次谐波成分,从每个观测通道上提取出了源信号;对于同一源信号,从每个观测通道上都能提取出一个基本映像,最后通过对比每个映像信号的二范数,确定每个源信号的最优估计。通过数值模拟信号和实测航空发动机加速度振动信号对算法进行了验证,结果表明,在对发动机转速有一定先验知识的情况下,所提算法能够估计出发动机内部的主要振动源的个数,并能提取源信号的主要成分。结合旋转机械振动频谱特点等先验知识,说明了所提算法的正确性和实用性。 展开更多

关键词 航空发动机 盲分离 信号特征 振动信号

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基于cICA的旋转机械变速过程滚动轴承故障特征提取 被引量：5

6

作者 吴川辉 郭瑜 梁瑜 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2013年第8期1176-1181,共6页

在ICA基础上发展起来的约束独立分量分析(cICA)方法,可根据一定的先验知识生成参考信号以提取选定的独立分量,解决了原ICA算法的次序不确定性问题。将cICA用于滚动轴承故障诊断,能够根据被监测滚动轴承的特征频率等先验信息建立参考信... 在ICA基础上发展起来的约束独立分量分析(cICA)方法,可根据一定的先验知识生成参考信号以提取选定的独立分量,解决了原ICA算法的次序不确定性问题。将cICA用于滚动轴承故障诊断,能够根据被监测滚动轴承的特征频率等先验信息建立参考信号并实现对其故障振动特征信号的提取。本文将该方法与针对旋转机械变速过程的阶比跟踪技术和滚动轴承包络分析技术相结合,提出了基于cICA的旋转机械变速工作过程滚动轴承早期故障分析方法。该方法首先通过包络提取技术在共振带获得包含故障信息的包络信号,再通过阶比分析中的等角度采样将包络信号转换到角域,在角域建立参考信号,并用cICA实现旋转机械变速过程下滚动轴承故障对应冲击性信号成分的有效提取。仿真和测试试验表明,所提出方法适合于旋转机械升降速等变速过程中的滚动轴承初期故障特征信息提取。 展开更多

关键词 cICA 阶比跟踪 故障诊断 轴承 特征提取

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大型风力机主轴承故障信号提取方法 被引量：4

7

作者 周昊 陈长征 +1 位作者 周勃 孙鲜明 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第1期22-27,共6页

针对大型风力机主轴承易发生故障且特征信号难以提取的问题和传统盲分离算法计算量大、收敛性较差的缺点,提出了基于粒子群优化的盲源分离算法.算法根据负熵最大化判据,采用粒子群优化算法对盲源分离过程进行优化,且将该算法成功应用于... 针对大型风力机主轴承易发生故障且特征信号难以提取的问题和传统盲分离算法计算量大、收敛性较差的缺点,提出了基于粒子群优化的盲源分离算法.算法根据负熵最大化判据,采用粒子群优化算法对盲源分离过程进行优化,且将该算法成功应用于某风场大型风力机主轴承故障信号的提取中.分析结果表明,该算法可有效分离大型风力机主轴承与其他部件的振动信号,与其他算法相比具有分离精度高、可靠性好等优点,对风力机主轴承的故障诊断十分有效. 展开更多

关键词 大型风力机 主轴承 盲源分离 负熵最大化判据 粒子群优化算法 振动信号 信号提取 故障诊断

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基于DCNN和Bi-LSTM的弧齿锥齿轮箱故障诊断

8

作者 荀小伟 许昕 潘宏侠 《电子测量技术》 北大核心 2024年第10期48-55,共8页

针对传统卷积神经网络(CNN)对弧齿锥齿轮箱的故障识别准确率不高这一问题,提出一种基于深度分离卷积神经网络(DCNN)和双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的弧齿锥齿轮箱智能故障诊断方法。首先,对原始信号进行小波阈值降噪处理,将降噪后的信... 针对传统卷积神经网络(CNN)对弧齿锥齿轮箱的故障识别准确率不高这一问题,提出一种基于深度分离卷积神经网络(DCNN)和双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的弧齿锥齿轮箱智能故障诊断方法。首先,对原始信号进行小波阈值降噪处理,将降噪后的信号利用经验模态分解(EMD)算法进行了分解;然后,对分解出的本征模态函数(IMF)的各个分量进行峭度计算,选取峭度值最高的IMF分量重构成新的振动信号输入模型进行训练;之后,将振动信号重叠采样获得大量信号样本,将这些样本通过深度分离卷积神经网络从一维原始振动信号中自适应的提取空间特征信息,提取的特征进一步输入到双向长短时记忆网络,同时提取正、逆时域的振动信号,以更好的提取故障特征;同时,在深度分离卷积中加入了残差网络对数据特征进行了复利用,并对卷积核进行了深度分离,解决了深度模型的网络退化问题;最后,将特征信息输入到已经训练好的DCNN-Bi-LSTM模型中,对弧齿锥齿轮箱故障诊断识别。结果表明,该方法可以准确的识别齿轮箱故障,最高诊断准确率可达100%。并且,该方法比传统的卷积神经网络的准确率更高,抗噪能力更强,网络收敛速度更快,诊断结果更稳定。 展开更多

关键词 深度分离卷积 双向长短时记忆网络 残差网络 智能故障诊断 本征模态函数 振动信号

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基于BP神经网络的变压器振动信号分离方法 被引量：4

9

作者 周双亚 顾春晖 《电气应用》 2020年第6期23-29,共7页

电力变压器是电力系统中最重要的电力设备之一,其运行可靠性关系到电力系统的安全稳定运行,因此变压器故障诊断一直备受研究人员关注。基于油箱表面振动信号的机械故障诊断方法,因其测量系统与变压器没有直接电气连接,抗干扰能力强而受... 电力变压器是电力系统中最重要的电力设备之一,其运行可靠性关系到电力系统的安全稳定运行,因此变压器故障诊断一直备受研究人员关注。基于油箱表面振动信号的机械故障诊断方法,因其测量系统与变压器没有直接电气连接,抗干扰能力强而受到广泛研究。传统的振动信号分析法一般分析变压器油箱表面的混叠信号,无法有效分别评估绕组与铁心的机械状态,因此,开展变压器油箱表面振动信号分离技术的研究具有重要意义。提出基于BP神经网络的变压器油箱表面振动信号分离技术,分离得到的铁心振动信号波形相似系数平均值为0.813,绕组振动信号波形相似系数平均值为0.834,效果理想,为有效评估绕组和铁心机械状态提供了重要的技术手段。 展开更多

关键词 变压器 BP神经网络 绕组 铁心 振动信号分离

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自适应非线性BSS及其在齿轮故障诊断中的应用 被引量：3

10

作者 王晓伟 石林锁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期45-48,共4页

基于核函数的非线性盲信号处理(BSS)在信号处理中有着广泛的应用,但传统的非线性盲信号处理的学习速率是固定的,如果学习速率选择得不合适,则算法难以收敛或者不能收敛。针对这一不足,结合模拟退火的思想,提出一种基于核函数的自适应非... 基于核函数的非线性盲信号处理(BSS)在信号处理中有着广泛的应用,但传统的非线性盲信号处理的学习速率是固定的,如果学习速率选择得不合适,则算法难以收敛或者不能收敛。针对这一不足,结合模拟退火的思想,提出一种基于核函数的自适应非线性盲信号处理算法。仿真和实验结果表明,该方法改善了原有算法的收敛性能,分离效果良好,算法具有更好的消噪和信号特征提取能力。 展开更多

关键词 盲信号处理 振动信号 非线性混合 核函数 故障诊断

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振动分析法中混合信号分离算法的研究 被引量：2

11

作者 彭文邦 于虹 韦根原 《云南电力技术》 2017年第3期27-31,共5页

振动分析法是电力变压器故障在线测量的一个有效手段,但混合振动信号分离则为一个难题。为解决变压器振动频响法,各振动源信号不易分离的问题,采用盲源分离算法对上述问题进行处理。首先介绍了盲源分离法的基本概念,包括fastICA与SDICA... 振动分析法是电力变压器故障在线测量的一个有效手段,但混合振动信号分离则为一个难题。为解决变压器振动频响法,各振动源信号不易分离的问题,采用盲源分离算法对上述问题进行处理。首先介绍了盲源分离法的基本概念,包括fastICA与SDICA算法。然后对这两种算法在变压器振动信号分离中的适用性进行了分析。最后基于实验测得的实验信号,使用仿真手段分别对SDICA与ICA算法的影响因素和分离效果进行了研究。 展开更多

关键词 振源信号分离 盲源分离法 算法适用性 仿真分析

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发动机转子振动信号分析 被引量：1

12

作者 皮骏 傅孝靖 《机械工程与自动化》 2017年第5期19-21,共3页

针对航空发动机故障类型难以识别和转子振动信号复杂、难以分离的问题,提出运用盲源分离中的Fast ICA算法建立振动信号的分离模型,从采集信号中准确分离出独立的故障信号,快速识别转子中的故障类型。通过搭建发动机转子振动平台采集转... 针对航空发动机故障类型难以识别和转子振动信号复杂、难以分离的问题,提出运用盲源分离中的Fast ICA算法建立振动信号的分离模型,从采集信号中准确分离出独立的故障信号,快速识别转子中的故障类型。通过搭建发动机转子振动平台采集转子的振动信号,同时计算出不同故障状态下的故障频率。对比分析得出振动信号经过Fast ICA算法处理后具有更高的辨识性,由分离后的信号可以判断出转子振动的故障类型为转子通过外环。分析结果表明:基于Fast ICA算法的分离模型可以快速、有效地分离出此类发动机转子振动信号。 展开更多

关键词 转子振动 盲源分离 振动信号采集 故障诊断 发动机

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飞机涡扇发动机振动源信号数目的确定及盲分离

13

作者 马建仓 赵林 +2 位作者 赵述元 李国鸿 张群芳 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第1期40-42,49,共4页

目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量等于信号源数目这样一个基本假设。主要针对传感器数量大于源信号数量情况,对涡扇发动机振动信号盲源分离问题进行研究,先后采用三种算法进行试验,结果证明了奇异值降维方法和基于... 目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量等于信号源数目这样一个基本假设。主要针对传感器数量大于源信号数量情况,对涡扇发动机振动信号盲源分离问题进行研究,先后采用三种算法进行试验,结果证明了奇异值降维方法和基于四阶累积量的源数估计方法的可行性和可靠性。 展开更多

关键词 涡扇发动机 盲源分离 振动信号处理 超定

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一种变速率非线性盲源分离算法

14

作者 王晓伟 石林锁 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2012年第6期982-986,共5页

基于核函数的非线性盲源分离算法在盲信号处理中有着广泛的应用,但传统的非线性盲源分离算法的学习速率是固定的。当系统的噪声和迭代误差较小而步长相对较小,则算法达到收敛的效率不高;当系统的噪声和迭代误差较大时,如果迭代步长过大... 基于核函数的非线性盲源分离算法在盲信号处理中有着广泛的应用,但传统的非线性盲源分离算法的学习速率是固定的。当系统的噪声和迭代误差较小而步长相对较小,则算法达到收敛的效率不高;当系统的噪声和迭代误差较大时,如果迭代步长过大则将会影响盲源分离的精度。针对这一不足,提出一种基于核函数的变速率非线性盲源分离算法,算法根据信噪比和迭代误差来调节学习速率,将该算法应用于齿轮箱故障诊断中。仿真和实验结果表明,与固定速率的非线性盲源分离算法相比,该算法具有更好的消噪和信号特征提取能力。 展开更多

关键词 盲源分离 振动信号 非线性混合 核函数 故障诊断

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盲解卷积的机械振动信号分离技术 被引量：9

15

作者 刘婷婷 任兴民 +1 位作者 杨永锋 郭峰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期419-423,共5页

针对机械振动信号往往是多个信号卷积混合的结果,阐述了卷积混合的模型和原理。利用扩展的H-J网络结构,给出了在线实时的盲解卷积迭代算法,并通过仿真试验验证了算法的有效性和准确性。该法与传统的傅里叶变换频谱分析相比,能获得更多... 针对机械振动信号往往是多个信号卷积混合的结果,阐述了卷积混合的模型和原理。利用扩展的H-J网络结构,给出了在线实时的盲解卷积迭代算法,并通过仿真试验验证了算法的有效性和准确性。该法与传统的傅里叶变换频谱分析相比,能获得更多的振源振动信息,可更准确地进行机械故障诊断。 展开更多

关键词 盲源分离 盲解卷积 机械振动信号 故障诊断

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航空发动机混叠振动信号的欠定盲源分离方法 被引量：4

16

作者 张赟 李本威 +3 位作者 贾舒宜 王子斌 孙涛 杨欣毅 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期552-558,共7页

针对传统欠定盲源分离方法难以有效处理具有时间延迟效应的发动机混叠振动信号分离问题,采用稀疏分量分析法研究了一种时间延迟混合信号的欠定盲源分离方法。该方法通过对混合信号的频域模值的线性聚类分析实现源数目及衰减矩阵的估计,... 针对传统欠定盲源分离方法难以有效处理具有时间延迟效应的发动机混叠振动信号分离问题,采用稀疏分量分析法研究了一种时间延迟混合信号的欠定盲源分离方法。该方法通过对混合信号的频域模值的线性聚类分析实现源数目及衰减矩阵的估计,并通过恢复混合信号的频域实部在混合空间的聚类性推断出时间延迟矩阵。实验结果表明,该方法在欠定条件下(传感器个数小于振动源个数)能够有效地将发动机混叠振动信号按照不同的激振源进行分离。 展开更多

关键词 欠定盲源分离 航空发动机 振动信号 时间延迟混合

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基于加权距离的机械振动多源信号盲分离 被引量：2

17

作者 关正伟 黄娜 +1 位作者 党晓圆 邢阳阳 《计算机仿真》 北大核心 2021年第10期397-400,共4页

传统的机械振动多源信号盲分离方法缺少对信号的去噪处理过程,导致信号分离结果存在信噪比较低、分离速率较低、误分率较高的问题。为解决上述问题,提出基于加权距离的机械振动多源信号盲分离方法。首先通过加权距离对机械振动多源信号... 传统的机械振动多源信号盲分离方法缺少对信号的去噪处理过程,导致信号分离结果存在信噪比较低、分离速率较低、误分率较高的问题。为解决上述问题,提出基于加权距离的机械振动多源信号盲分离方法。首先通过加权距离对机械振动多源信号进行去噪处理,有效提高了振动信号的可分离性。然后结合Gabor变换过程,根据振动信号的时频分布特征,利用估计混合矩阵分离机械振动多源信号。实验结果表明,上述方法得到的信号分离结果信噪比和分离速率较高,且误分率较低。 展开更多

关键词 加权距离 信号去噪 振动信号盲分离 时频分布

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机械设备声振弱信号分离的新方法 被引量：1

18

作者 吕苗荣 陈志强 李梅 《化工机械》 CAS 2011年第5期525-530,共6页

介绍了一种简单、实用的弱信号提取方法——模式滤波处理法。采用该方法可以快速有效地将高频撞击、冲摩及松动等单通道多分量信号成分从机械设备实测声振信号中分离出来,所得的分离信号能真实反映机械设备运转过程中所经历的各种振动,... 介绍了一种简单、实用的弱信号提取方法——模式滤波处理法。采用该方法可以快速有效地将高频撞击、冲摩及松动等单通道多分量信号成分从机械设备实测声振信号中分离出来,所得的分离信号能真实反映机械设备运转过程中所经历的各种振动,为机械设备故障诊断提供了便利。 展开更多

关键词 机械设备 弱信号提取 模式滤波 信号操作单元 信号分离 声振信号处理

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一种基于累积量的盲源分离新方法及其应用 被引量：2

19

作者 雷衍斌 李舜酩 郝青青 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期787-792,共6页

结合二阶累积量和四阶累积量各自的优点,提出一种基于联合近似对角化二阶累积量和四阶累积量的盲源分离算法。采用稳健白化算法有效地减小了噪声对分离精度的影响。盲源分离算法与基于四阶累积量和二阶累积量的算法相比,具有收敛速度快... 结合二阶累积量和四阶累积量各自的优点,提出一种基于联合近似对角化二阶累积量和四阶累积量的盲源分离算法。采用稳健白化算法有效地减小了噪声对分离精度的影响。盲源分离算法与基于四阶累积量和二阶累积量的算法相比,具有收敛速度快、分离精度高的优点,两个仿真试验验证了该算法能有效分离语音信号和超高斯与亚高斯信号混合的信号。应用该算法成功实现了实测转子复杂混叠振动信号的分离。 展开更多

关键词 盲源分离 累积量 同时对角化 转子 振动信号

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重介质旋流器损伤动态监测与诊断系统研究 被引量：1

20

作者 刘金龙 《选煤技术》 CAS 2023年第2期91-98,共8页

为满足重介质旋流器智能化升级与使用寿命进一步提升的需求,以重介质旋流器运行方式与损伤机理为切入点,对重介质旋流器损伤动态监测与诊断系统进行了初步设计,提出了该动态监测与诊断系统的概念和构建方法,并对各种损伤状况下振动信号... 为满足重介质旋流器智能化升级与使用寿命进一步提升的需求,以重介质旋流器运行方式与损伤机理为切入点,对重介质旋流器损伤动态监测与诊断系统进行了初步设计,提出了该动态监测与诊断系统的概念和构建方法,并对各种损伤状况下振动信号的特点进行了研究,以期实现实时监测旋流器设备整体运行状况,并能够在损伤征兆出现的第一时间进行报警反馈,从而大大降低设备损伤带来的经济损失与日常维护成本。重介质旋流器动态监测诊断系统是旋流器智能化升级的重要组成部分,对未来智能化选煤厂设备监测与反馈环节的建设具有重要参考意义。 展开更多

关键词 重介质选煤 动态监测与诊断系统 重介质旋流器损伤 振动信号 使用寿命

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