本文關(guān)鍵詞：基于小波包和樣本熵的水泵機(jī)組振動特征提取

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【摘要】：目前大部分大型水泵機(jī)組安裝有狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),但如何從海量的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取出機(jī)組故障特征仍是水泵機(jī)組故障診斷的一大難點(diǎn)和熱點(diǎn)。提出了一種基于小波包和樣本熵的水泵機(jī)組振動特征提取方法,該方法首先通過小波包變換對水泵機(jī)組振動信號進(jìn)行分層分解,得到小波包頻帶系數(shù),再結(jié)合樣本熵算法對小波包頻帶系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),得到以各頻帶信號樣本熵值為元素的反映機(jī)組故障信息的特征向量,最后采用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對試驗振動信號進(jìn)行分類,驗證結(jié)果表明:基于小波包變換與樣本熵相結(jié)合的特征提取方法對水泵機(jī)組不同振動狀態(tài)具有較好的區(qū)分度,是一種合適的水泵機(jī)組故障特征提取方法。
【作者單位】： 武漢大學(xué)動力與機(jī)械學(xué)院;廣東省水科院;黃河水利水電開發(fā)總公司;
【關(guān)鍵詞】： 水泵機(jī)組 小波分析 小波包分析 樣本熵
【基金】：水利部“948”項目“大型泵機(jī)組全方位在線監(jiān)測與診斷系統(tǒng)”(201321) 國家自然科學(xué)基金資助項目(51379160)
【分類號】：TH38
【正文快照】： 3.黃河水利水電開發(fā)總公司,河南濟(jì)源454681)隨著我國經(jīng)濟(jì)水平快速穩(wěn)定發(fā)展,南水北調(diào)工程的開工,一大批大、中型泵站將投入運(yùn)行,水泵一旦發(fā)生故障將會造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和嚴(yán)重的社會影響。泵站運(yùn)行可靠性受到越來越多的重視,因此,有必要對水泵故障進(jìn)行及時診斷,以提高水泵機(jī)組

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本文編號：1102469