本文研究的目的是诊断转子裂纹，实现这一目的需要求解反问题，而反问题是由神经网络来解决的，通过实测的固有频率，来诊断裂纹的位置、深度。同时需要求解大量的正问题，正问题是由有限元来解决的，通过一组已知裂纹转子来计算其固有频率。本文首先采用有限元法计算出已知不同位置、不同深度的横向裂纹转子前三阶固有频率。在此基础上，对前三阶固有频率数据进行了正则化运算，并将数据进一步处理成增量的形式，以提高识别的灵敏度。然后，将处理过的固有频率数据作为输入样本，并应用经过LM算法优化的BP神经网络对其进行训练，以建立固有频率和裂纹位置、深度的关系。最后，实际测量同一尺寸待诊断在线转子固有频率，并输入神经网络，实现对在线裂纹转子的故障识别。该方法可用于对同一批转子进行在线裂纹故障诊断。
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