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基于观测器的转子系统不对中早期故障

         

摘要

在旋转机械故障中,转子系统不对中故障十分常见。针对传统数据周期采样会出现通讯浪费的问题和系统发生故障时会带来严重损失的情况,研究数据量化和故障的早期判断具有现实意义。采用Luenberger区间观测器的故障诊断方法,通过引入L_(1)/H_(∞)性能参数提升观测器残差的故障敏感度和鲁棒性,并且建立新式混合量化器,分析数据量化前后数据变化和量化对故障诊断影响。实验结果表明,故障敏感度的提高可以更早的判断故障是否发生,数据经过量化后减轻了通讯压力并且不影响故障判断,证明本文方法的有效性。

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