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针对旋转机械振动图形信息在故障诊断中一直没有得到充分利用,在一定程度上影响诊断技术的推广和利用的问题。研究了基于灰度-梯度共生矩阵的旋转机械故障诊断方法,该方法利用能反映图形像素点灰度与梯度的分布规律的灰度-梯度共生矩阵,直接提取和挖掘旋转机械振动信号的时频灰度图形中的像素点与其邻域像素点空间关系的特征信息,有效地提取图形中纹理特征信息后,直接利用人工免疫反面选择算法实现旋转机械故障诊断。在600 MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果