专家系统在对于旋转机械诊断中使用的自适[外文翻译].doc

附件C：译文

专家系统在对于旋转机械诊断中使用的自适
应性定单跟踪算法

吴建大1, 白河明闲2, 苏福成2, 黄展伟3
1 车辆工程研究所，国家彰化教育大学,进者道彰化市，彰化500号 ，台湾，中华民国。
2 机械工程学系，国立东大学，新竹市，台湾，中华民国。
3 机械及自动化工程，大叶大学，彰化市，中华民国。
1.文章信息
关键词：信号处理，故障诊断，订单跟踪，自适应滤波器的RLS。
2.摘要
本文主要介绍使用自适应性订单技术对旋转机械进行故障诊断。传统的订单跟踪主要是基于傅立叶分析参照轴的旋转速度。但是在一些应用程序的订单里其跟踪性能是有限的，如涂抹时出现问题，并在独立的轴系统也出现问题。在本项研究中，拟议的故障诊断是基于最小二乘法（最小二乘）滤波算法。这个问题可以视为跟踪各种频率带信号。为了可以实现振幅计算实时高分频率，该算法是用于数字信号处理器（DSP)平台的诊断和评价的实验研究。实验检测评价拟议中的两个应用系统的齿轮缺损诊断和诊断发动机涡轮叶片损坏。实验结果表明该算法对实验的故障诊断十分有效。此外，在本报告中本算法还提出了振动与声发射信号的特征分析和实验比较。
3.导言
传统上，条件旋转机械，如压缩机，马达和引擎可以通过测量各自的振动信号或声发射信号进行测量。这些信号通常包括一个组合的分立基本频率或窄带高频成分和谐波，其中大部分都是相同的机械波。当机器被损坏时，声发射和振动能量会增加。例如由声发射谱测量叶片内部燃烧（IC)的发动机涡轮增压器见图1。这个常规诊断技术是观察振幅在不同的时间或频域的诊断损失。