改进CAN模型在旋转机械故障诊断中的应用研究

由于边缘频带敏感特征对旋转机械故障诊断精度的影响较大,而现有方法往往忽略这一特征,从而导致故障样本识别准确率较低。为解决这一问题,提出应用改进CAN模型的旋转机械故障诊断方法。该方法采用小波变换法将振动信号波形图转化为时频图,通过对Fourier级数进行叠加,实现多分量振动信号分解。然后通过调整带宽大小,获取边缘频带的敏感特征,以提高故障诊断的精度。结合CAN判别器,对敏感分量的包络分布值进行求解,实现故障区间判定。实验结果表明,采用所提出的方法对旋转机械故障进行诊断,在故障样本识别方面准确率较高,展现出较为理想的故障诊断精度。