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针对往复压缩机气阀振动信号具有非平稳性、非线性和多分量耦合特性,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进多尺度熵的往复压缩机气阀故障诊断方法。利用VMD方法分解振动信号,并根据互相关系数法选取主要模态分量进行信号重构,可有效的消除噪声干扰;应用改进多尺度熵对重构信号进行量化分析,获得各振动信号的特征向量,并以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)为故障分类器对往复压缩机气阀的4种状态实测信号进行分类识别。研究结果表明:该方法能够比较准确地提取出往复压缩机气阀故障信息,可实现往复压缩机气阀故障的正确识别。 相似文献
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以往复压缩机环状气阀为研究对象,通过加速度振动传感器测试了其正常运行状态下的振动信号,通过对其进行局部均值分解(LMD),得出了信号所对应的多个乘积函数(PF)分量,并提取这些PF分量的3大特征参数因子,包括偏度系数(g_i)、峭度系数(q_i)和总能量比(E_(i )/E)。然后对气阀进行不同种类的破坏,包括锯断阀片、去除气阀内部分弹簧和对阀片打孔,并对破坏后的气阀运行振动信号进行相同的分析得出相应的参数因子,与气阀正常运行时对应参数因子进行比较。结果显示,在阀片锯断和气阀去弹簧2种状态下,气阀振动信号得出的相应特征参数因子都会出现反映气阀故障的异常值,但在气阀阀片打孔的状态下则不明显。以上说明LMD方法虽然具有一定的局限性,但是能够准确、有效地对往复压缩机气阀振动信号进行判断,从而实现对气阀的工作状态和故障类型进行分类,是研究气阀故障诊断的实用方法。 相似文献
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提出了一种往复压缩机气阀的故障诊断方法.把往复压缩机气阀的振动信号作为识别故障的特征向量,送入RBF神经网络中,进行故障类别的自动识别.试验结果表明,该诊断模型对往复压缩机气阀故障诊断具有良好的诊断效果,系统不仅能够检测到往复压缩机气阀故障的存在,而且能够比较准确地识别往复压缩机气阀的故障模式. 相似文献
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示功图是判别往复压缩机气缸部分工作性能和运行状况的重要依据,与机体表面振动分析方法相比,其特征机理明确,能够从更深层次上诊断往复压缩机故障。针对往复压缩机示功图的特征提取问题,提出一种基于平面图形几何性质的示功图特征定量描述方法,为了验证所提方法的有效性,分别提取了往复压缩机气阀4种常见状态下示功图的几何性质参数和振动信号的时域统计指标作为特征向量,利用BP神经网络作为分类器进行训练和测试的对比分析。结果表明,所提方法对气阀故障的识别率达到了100%,因此该方法能够有效提取往复压缩机的异常特征,可以提高往复压缩机气缸部分在线状态监测与故障诊断的准确率。 相似文献
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往复泵作为石油石化行业重要的输送设备,通过振动监测手段来保证系统的安全稳定运行具有重要的现实意义。如何对往复泵的非平稳和非线性信号提取特征并进行准确识别是诊断中的关键问题。针对往复泵故障特征的提取,提出了一种利用ICEEMDAN-GRNN神经网络相结合的诊断方法。首先利用ICEEMDAN对采集的原始信号进行分解得到若干个IMF分量,然后计算IMF分量的奇异谱熵并构造特征向量,再将特征向量输入到GRNN神经网络进行训练和模式识别。研究表明:该方法可以有效提取往复泵的故障特征并进行准确的模式识别。 相似文献
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针对目前往复压缩机气阀故障诊断中存在的问题,提出了基于小波包变换与能量算子相结合的包络解调技术对其振动信号进行包络分析,解决了对信号包络解调前需要人为确定载波带对信号进行带通滤波的问题.并将其用于往复压缩机气阀的故障诊断,实例数据的分析表明,把包络信号的歪度值和峭度值作为特征指标较好地区分了气阀的不同故障,并且表现出抑噪特性. 相似文献
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由于在工程现场采集到的振动信号一般为多个激励源所引起的振动响应的叠加,有效源信号往往被淹没在其他信号的干扰之中。对信号相似性评价标准进行研究,在此基础上提出局域波时频相干算法,将其应用于往复式压缩机缸体的故障诊断中。首先,双通道同步采集往复式压缩机气阀及缸体信号;其次,应用循环互相关方法消除气阀信号与缸体信号中气阀成分之间的时延;最后,应用局域波时频相干方法去除缸体信号中的气阀干扰成分。工程应用表明,该方法可以将气阀干扰信号从复合信号中剔除,实现往复式压缩机缸体及其内部部件的准确监测与诊断。 相似文献
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结合了小波包降噪和关联维数对某往复压缩机阀片故障做了定量识别。实测阀片在正常和磨损两种工况下的振动信号,用小波包对信号进行降噪处理后,用改进的关联维数算法分别计算两个信号的关联维数。实例表明:小波包降噪能明显地滤除噪声,阀片在正常和磨损两种工况下的关联维数明显不同,关联维数可作为阀片故障特征的定量提取。 相似文献