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基于振动信号相关性分析的旋转机械故障特征提取方法

📄 申请号：CN201910174733.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-03-08

申请人

浙江工业大学之江学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_10

IPC 分类号

G06F18_10 , G06F18_213 , G01H17_00 ,

技术画像

所属领域

故障诊断故障诊断信号处理特征提取

应用场景

工业设备监测, 设备维护, 预测性维护, 机械故障诊断

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摘要

基于振动信号相关性分析的旋转机械故障特征提取方法，首先在旋转机械设备上采集振动信号，并从中选取一段参考子信号；然后令参考子信号从振动信号的初始时间开始，沿时间轴方向逐点平移，不断地从振动信号中遮掩一段子信号，同时计算参考子信号与遮掩子信号之间的相关系数；平移结束后获得相关系数序列；最后从相关系数序列的频谱中提取故障特征频率。本发明简单易行，相关系数序列获取过程中自适应于原始振动信号本身的特征，可以直观展现旋转机械设备故障特征的变化规律，并且从相关系数序列的频谱中能够有效方便地提取出故障特征频率，用于旋转机械设备的故障诊断。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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