Abstract ：

以任意空间曲面三元闭式叶轮为对象,研究了不同展向和流向叶片厚度分布方案对离心压缩机气动性能的影响。数值结果表明:对等厚叶片沿展向和流向进行合理地削薄,均能在基本不改变小流量工况性能的情况下,显著提升大流量工况的性能。展向削薄叶片和流向削薄叶片带来的性能提升幅度可以叠加,通过组合叶片厚度分布改型,本文压缩机设计工况点等熵效率提升了约2.08%。相比于沿流向削薄前缘和尾缘厚度,沿展向削薄叶尖厚度具有更大的性能提升能力。研究工作为三元闭式离心压缩机叶轮的优化设计提供了有益的参考。

Keyword ：

闭式离心叶轮 任意空间曲面 性能改进 叶片厚度

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Abstract ：

以任意空间曲面三元闭式叶轮为对象,研究了不同展向和流向叶片厚度分布方案对离心压缩机气动性能的影响。数值结果表明:对等厚叶片沿展向和流向进行合理地削薄,均能在基本不改变小流量工况性能的情况下,显著提升大流量工况的性能。展向削薄叶片和流向削薄叶片带来的性能提升幅度可以叠加,通过组合叶片厚度分布改型,本文压缩机设计工况点等熵效率提升了约2.08%。相比于沿流向削薄前缘和尾缘厚度,沿展向削薄叶尖厚度具有更大的性能提升能力。研究工作为三元闭式离心压缩机叶轮的优化设计提供了有益的参考。

Keyword ：

闭式离心叶轮 任意空间曲面 性能改进 叶片厚度

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Keyword ：

闭式叶轮 堵塞流量 离心压缩机 轮盖间隙 叶片厚度 圆角

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Abstract ：

统计方法是当前广泛采用的模式识别方法,但是这种方法的专业性较强,缺乏通用性.针对这种现状文章提出了基于结构模式识别理论的一种通用模式识别方法,该方法使用一系列结构检测子来提取信号特征,具有领域独立性.设计了对比实验,通过同传统的统计模式识别方法的比较验证了通用模式识别方法的有效性,通过两个不同领域的模式识别问题验证了该方法的领域独立性和有效性.

Keyword ：

故障诊断 结构检测子 模式识别 特征提取

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Abstract ：

旋转机械是一类被广泛使用的机械设备，对其运行状况进行有效的监测和诊断非常重要。旋转机械故障诊断的信息基础就是模式识别，对故障的判断和分类都可以归结为模式识别问题。模式识别过程包括两个部分：特征提取和分类。对于任意一个待识模式，模式识别系统首先对其进行描述，即提取特征，然后依据提取的特征进行分类。主要的模式识别方法可以分为两类：统计模式识别方法和结构模式识别方法，这两种方法分别采用不同的特征提取和分类技术对模式进行识别。统计模式识别方法以决策论为理论依据，通过提取不同类别的待识模式各自的统计特征来对其进行分类，而结构模式识别方法是以形式语言理论的概念为基础，通过提取不同类别的待识模式各自不同的结构关系来对其进行分类。这两种方法各有利弊，统计模式识别方法是目前应用最广泛的模式识别方法，其中傅立叶变换方法和小波分析方法尤其是研究的热点。但是傅立叶变换只能对信号全局特征进行提取，难以反映信号的局部细节特征；而小波分析方法的专业性太强，对不同专业领域的模式识别问题往往需要发展新的母小波函数，甚至构造母小波函数的工作反而成为小波分析工作的难点。这就促使我们去寻找一种新的、具有较强的领域独立性的模式识别方法。本文以结构模式识别理论为基础，设计出了一种针对时序数据的通用模式识别方法来弥补现有模式识别方法的不足。首先，本文设计了一系列最简单的称作结构检测子的结构基元，来提取时序信号的特征。使用这些基元来进行特征提取不需要具备任何相关领域的专业知识。然后本文设计了将这些结构检测子在时序数据上进行分段应用的算法。使用该算法，可以将任意的时序数据进行分割，在得到的每一个子区间上独立使用结构基元进行拟合，使得每一个子区间上的拟合残差最小，且整个时序数据的拟合残差也为最小。这时，这个任意时序数据就被一系列最简单的结构基元完整地描述出来了。模式识别的另一重要步骤是分类。本文采用人工神经网络作为分类方式。以最通用的BP算法为基础，通过多次试验，设计出了适用于本文研究的这种通用模式识别系统的神经网络分类器。本文设计了实验对通用模式识别方法和传统的统计模式识别方法进行了比较和验证。使用了两个互不相关领域的信号作为实验对象，分别使用统计模式识别方法和通用模式识别方法对其进行模式识别。从最后得到的分类结果来看，这种方法同传统的统计模式识别方法相比较，其识别能力毫不逊色。实验证明这种方法具有良好的实用性和发展潜力。

Keyword ：

故障诊断特征提取模式识别结构模式识别

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