手機(jī)版
化工儀器網(wǎng)手機(jī)版
化工儀器網(wǎng)小程序
官方微信
公眾號：chem17
掃碼關(guān)注視頻號
高壓柱塞泵早期故障的振動信號特征提取，需結(jié)合其非線性、非平穩(wěn)特性及復(fù)雜激勵源，采用多技術(shù)融合的方法實現(xiàn)精準(zhǔn)診斷，以下是具體方法：
基于降噪與分解的特征提取
CNC-EMMD方法：通過余弦相鄰系數(shù)（CNC）降噪降低信號復(fù)雜度，結(jié)合極值域均值模式分解（EMMD）將信號分解為有限固有模態(tài)函數(shù)（IMF），對每個模態(tài)分量進(jìn)行包絡(luò)譜分析，提取早期故障特征。例如，該方法可有效區(qū)分柱塞泵正常、柱塞孔磨損及滑靴磨損三種狀態(tài)。
改進(jìn)的噪聲自適應(yīng)完備集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（VMD）：根據(jù)白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差對VMD進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，得到改進(jìn)后的方法，利用其對振動信號分解，得到表征柱塞泵狀態(tài)特征的IMF函數(shù)，再對IMF函數(shù)進(jìn)行分析和特征提取，可提高狀態(tài)特征提取的準(zhǔn)確性和效率。
基于多源信息融合的特征提取
采集柱塞泵正常狀態(tài)和多種故障狀態(tài)下的振動信號和壓力信號，利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）將振動信號分解到不同頻帶并提取能量特征，同時提取壓力信號的時域特征，再將兩者融合輸入支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行故障識別，診斷準(zhǔn)確率優(yōu)于單一信號。
基于時頻分析與模式識別的特征提取
自適應(yīng)小波閾值與局部均值分解（LMD）：針對振動信號的非線性、不平穩(wěn)特性，提出自適應(yīng)小波閾值函數(shù)降噪，結(jié)合LMD分解信號，利用波形匹配延拓和分量相關(guān)性方法降低端點效應(yīng)，提高故障特征提取完整性。
精英混沌粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)（ECPSO-SVM）：以粒子群算法為基礎(chǔ)，引入精英混沌搜索策略優(yōu)化SVM參數(shù)，建立故障分類模型，診斷準(zhǔn)確率可達(dá)98%，實現(xiàn)快速故障分類。
相關(guān)產(chǎn)品
免責(zé)聲明
- 凡本網(wǎng)注明“來源：化工儀器網(wǎng)”的所有作品，均為浙江興旺寶明通網(wǎng)絡(luò)有限公司-化工儀器網(wǎng)合法擁有版權(quán)或有權(quán)使用的作品，未經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)使用作品的，應(yīng)在授權(quán)范圍內(nèi)使用，并注明“來源：化工儀器網(wǎng)”。違反上述聲明者，本網(wǎng)將追究其相關(guān)法律責(zé)任。
- 本網(wǎng)轉(zhuǎn)載并注明自其他來源（非化工儀器網(wǎng)）的作品，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網(wǎng)贊同其觀點和對其真實性負(fù)責(zé)，不承擔(dān)此類作品侵權(quán)行為的直接責(zé)任及連帶責(zé)任。其他媒體、網(wǎng)站或個人從本網(wǎng)轉(zhuǎn)載時，必須保留本網(wǎng)注明的作品第一來源，并自負(fù)版權(quán)等法律責(zé)任。
- 如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)等問題，請在作品發(fā)表之日起一周內(nèi)與本網(wǎng)聯(lián)系，否則視為放棄相關(guān)權(quán)利。
采購中心