轉(zhuǎn)子裂紋深度自適應預測與故障診斷

摘要： 針對傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)子結(jié)構裂紋故障識別方法中特征提取困難、無法定量識別裂紋深度及受噪聲污染嚴重的問題，提出了一種基于轉(zhuǎn)子軸心軌跡的轉(zhuǎn)子裂紋深度預測模型。該模型基于奇異值分解和卷積降噪自編碼器（singular value decomposition-denoising convolutional autoencoder，簡稱SVD-DCAE），能夠有效提取裂紋轉(zhuǎn)子的故障特征并準確預測轉(zhuǎn)...