不平衡是造成转子系统振动过大、影响其安全运行的重要因素。传统的最小二乘算法(least squares,简称LS)在不平衡量识别过程中存在对外界干扰或异常值敏感的问题,改进的加权最小二乘算法(weighted least squares,简称WLS)虽然能够降低...不平衡是造成转子系统振动过大、影响其安全运行的重要因素。传统的最小二乘算法(least squares,简称LS)在不平衡量识别过程中存在对外界干扰或异常值敏感的问题,改进的加权最小二乘算法(weighted least squares,简称WLS)虽然能够降低异常值的影响,但需要经验积累并对振动数据进行深入分析。提出一种基于稳健回归分析的转子系统不平衡量识别方法,通过构建优化的目标函数自动消除异常值的影响,得到正常状态下转子系统不平衡量的最佳估值。实验结果表明,该方法能够有效消除外界干扰和异常值的影响,准确识别出转子系统不平衡量。展开更多
文摘不平衡是造成转子系统振动过大、影响其安全运行的重要因素。传统的最小二乘算法(least squares,简称LS)在不平衡量识别过程中存在对外界干扰或异常值敏感的问题,改进的加权最小二乘算法(weighted least squares,简称WLS)虽然能够降低异常值的影响,但需要经验积累并对振动数据进行深入分析。提出一种基于稳健回归分析的转子系统不平衡量识别方法,通过构建优化的目标函数自动消除异常值的影响,得到正常状态下转子系统不平衡量的最佳估值。实验结果表明,该方法能够有效消除外界干扰和异常值的影响,准确识别出转子系统不平衡量。
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