随着旋转机械的应用逐渐普遍,传统的旋转机械故障诊断技术由于不能对故障进行精准检测和预警,且诊断准确率较低,无法满足用户的应用需求.因此,深入研究了数据驱动算法在旋转机械故障诊断中的应用,通过构建特征子空间和残差空间,对采集的机械信号进行预处理,通过T2统计量分析和构建预警控制限,准确识别故障信号,在数据算法的驱动下,利用核偏最小二乘回归方法确定构建旋转机械故障检测模型,从而明确故障类型和发生位置.经过对比实验,证明研究的故障诊断技术具有较高的应用价值,更适用于旋转机械的故障诊断.
数据驱动算法 旋转机械 故障诊断 诊断应用