Resumen

En el monitoreo del eje del eje de una unidad hidrogeneradora para el monitoreo de la condición y diagnóstico de fallas, la órbita del eje es intuitiva y refleja de manera integral el estado de operación de la unidad, y diferentes órbitas del eje corresponden a diferentes tipos de fallas, lo que puede indicar con precisión una falla de vibración del sistema. La identificación de la órbita del eje tiene una importancia significativa para el diagnóstico de fallas por vibración. En la extracción de características y reconocimiento de patrones de una órbita del eje, el momento de Zernike es mejor que el momento de Hu; tiene ventajas como un pequeño error de cálculo y una alta tasa de reconocimiento. Se establece un modelo híbrido de reconocimiento de órbita del eje (modelo híbrido RS-BP), que utiliza solo 13 valores propios de momentos reservados por el algoritmo de selección de características de conjunto áspero como variables de entrada; tiene el mismo error de cálculo y

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:órbita del eje; Diagnóstico de fallas; Falla de vibración; Momento de Zernike; Momento de Hu; Red neuronal de conjunto áspero
• Keywords:Shaft orbit; Fault diagnosis; Vibration fault; Zernike moment; Hu moment; Rough set neural network