本文關鍵詞：基于LMD盒維數(shù)與PNN的往復泵聲發(fā)射故障診斷　出處：《化工自動化及儀表》2016年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對往復泵泵閥故障診斷,提出使用聲發(fā)射技術對往復泵泵閥進行故障信號采集。利用局部均值分解(LMD)對非線性聲發(fā)射信號處理和分形盒維數(shù)對非線性信號定量描述的特點,首先對故障信號進行LMD處理,得到含有故障特征的PF分量,然后算出各PF分量的盒維數(shù),通過比較分析盒維數(shù)進行故障診斷,最后將各PF分量的盒維數(shù)作為特征向量輸入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(PNN)進行模式識別。通過實驗分析,證明該方法對往復泵泵閥故障診斷是有效可行的。
【作者單位】： 常州大學機械工程學院;江蘇金石機械集團有限公司;
【基金】：國家自然科學基金項目(51175051)
【分類號】：TH38
【正文快照】： 往復泵在石油鉆井、輸油注水方面被廣泛應用,大多數(shù)情況下輸送的介質(zhì)具有高壓、高粘度、高含沙量及大密度等特征。泵閥是往復泵工作過程中較為關鍵的部件,它對往復泵的正常工作和可靠性有著直接的影響[1,2]。因?qū)嶋H工作中往復泵大多是在比較惡劣的環(huán)境下工作,在這類環(huán)境下,泵

【參考文獻】

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本文編號：1320329