排序方式: 共有33条查询结果,搜索用时 125 毫秒
1.
2.
3.
离心泵空化故障识别的时域特征分析方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析离心泵壳体振动和进口水声信号特征是对其进行状态监测的重要技术之一。文章根据已开展的离心泵空化(汽蚀)试验,确定了空化(汽蚀)产生的特征频段,原始信号经过特征频段滤波后,在其时域信号中通过设定幅值阈值,提取出振动和水声信号的峰值,并对峰值均方根值和标准偏差值进行了计算。以此作为特征参量,对正常信号、扬程下降3%和性能崩溃三类不同强度的空化试验数据进行分类,同时分析了选择不同阈值参数的影响。结果表明:在给定的特征频段内,对水泵进口水声信号选择幅值阈值2,壳体振动信号选择幅值阈值3,既能较好地反映空化特征又能对该离心泵三类空化强度进行识别。 相似文献
4.
5.
切片双谱分析在离心泵故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
运用双谱及切片双谱分析技术对离心泵不同状态下的振动信号进行分析表明,离心泵在正常运行、地脚螺栓松动和空化状态下的双谱图的特征有着明显的差别,可以通过双谱对故障信号进行初步分类,且双谱的对角切片和反对角切片可以显著降低噪声干扰,进一步提取出故障特征频率,故可对离心泵的故障信号进行准确的分类和诊断。 相似文献
6.
采用基于奇异值分解和人工神经网络的多传感器数据融合方法对喷水推进泵的空化状态进行了分类识别研究。首先利用基于奇异值分解的权值估计算法分别对水声信号和振动信号在时间上进行数据级融合,提取出各自的特征,然后将所有特征组合起来作为神经网络的输入,利用BP网络和RBF网络进行特征级融合和分类识别。分析结果表明:基于多传感器数据融合的分类识别结果优于单传感器分类识别结果;采用基于奇异值分解的数据融合方法后,分类识别率显著提高,对空化初生微弱特征的识别效果尤佳。 相似文献
7.
8.
9.
10.
用实验研究方式,研究采用加装诱导轮的方法提高离心泵的抗汽蚀性能。以一台柴油机驱动的海水泵为依据,在现有设计理论的基础上,设计了三个诱导轮,分别进行泵的性能实验。通过对实验数据的分析,进一步研究诱导轮的抗汽蚀性能。 相似文献