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基于信号共振稀疏分解与MFE的往复压缩机故障诊断

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针对往复压缩机振动信息干扰耦合,振动信号非平稳、非线性的特性,提出了信号共振稀疏分解与多尺度模糊熵(MFE)结合的往复压缩机故障诊断方法.与传统的频带划分信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据品质因子的不同,可将中心频率相近且频带相互重叠的信号有效分离,形成高、低共振分量;多尺度模糊熵通过设定不同尺度因子可准确、全面描述信号特征.利用信号共振稀疏分解方法提取故障信号,然后使用多尺度模糊熵构建特征向量;以SVM作为模式分类器,诊断故障类型.实验及结果表明,该方法可有效诊断往复压缩机轴承故障.

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来源
《2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议》|2018年|20-22|共3页
会议地点内蒙古包头
作者
JIA Wanchun; 贾婉春; BU Qingchao; 卜庆超; WANG Jindong; 王金东; XIA Fafeng; 夏法锋;
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作者单位

中国机械工程学会中国振动工程学会中国设备管理协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TH45:TH172;
关键词
往复压缩机; 故障诊断; 共振稀疏分解; 多尺度模糊熵; 支持向量机;

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