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汽輪發電機組轉子運行過程中的軸心軌跡形狀特征對判別整個轉子設備的故障非常重要，其形狀是判斷轉子運行狀態和故障的重要依據，其中隱含著系統的各種故障信息，比如僅由不平衡引起的振動，軸心軌跡為橢圓；油膜渦動引起的軸心軌跡為內“8”字形；不對中引起的軸心軌跡為香蕉形或外“8”字形等。以往獲取這方面的信息，只能通過人的觀察及通過“人機”對話的方式將軸心軌跡的特征輸入到診斷系統中，這不僅造成了人為的主觀干擾，而且使診斷過程不能自動進行，給診斷軟件的使用帶來了許多不便。并且實測的軸心軌跡信號，往往混有噪聲，干擾嚴重時，軸心軌跡雜亂無章，單靠目視是無法得到有用信息的。小波分析具有很強的降噪能力，本文給出了利用小波及小波包分解與重建消噪的方法及其算法［1］,并利用小波降噪提純軸心軌跡。同時根據轉子軸心軌跡的特點，提出利用簡化的平面圖形不變矩進行識別的方法，這種方法能在不丟失信息的情況下，為神經網絡提供可靠的輸入變元。通過將人工神經網絡軸心軌跡特征自動識別系統加入到故障診斷專家系統中，可實現診斷過程的自動化，大大方便了故障診斷系統的應用。
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