往复压缩机网状气阀故障诊断研究

往复压缩机故障类别繁多,而气阀故障占总故障的36%。研究往复式压缩机气阀常见的3种故障：阀片断裂、弹簧失效、阀片密封面失效;在2D 90往复式压缩机上针对网状吸气阀进行故障模拟实验,通过在阀座上安装加速度传感器,采集然后分析阀座振动加速度信号的时域波形和频谱能量分布,找出故障特征信号与气阀工作状态的对应关系,为往复式压缩机气阀故障诊断提供参考。     

基于GWO-SPA和MSE的往复压缩机气阀故障特征提取方法

针对往复压缩机气阀振动信号非线性及非平稳性特征,提出一种基于灰狼算法优化平滑先验分析(SPA),并结合多尺度样本熵的往复压缩机气阀故障特征提取方法。以多尺度样本熵均值和偏度的平方作为适应度函数,利用灰狼算法对SPA的参数λ进行寻优,将寻优后的参数λ代入SPA中对往复压缩机气阀处振动加速度信号进行自适应分解,得到信号的趋势项和去趋势项;然后分别求取去趋势项数据的多尺度样本熵均值和偏度的平方,以此作为往复压缩机气阀信号的特征向量输入支持向量机中进行训练与测试。实验结果表明,该方法可以有效提取往复压缩机气阀的故障特征。     

基于参数优化VMD和MDE的往复压缩机轴承故障诊断方法

针对往复压缩机轴承振动信号的复杂多分量耦合特性,提出了一种基于参数优化VMD和MDE的往复压缩机轴承故障诊断方法。利用遗传算法搜索VMD算法的最佳影响参数组合,确定VMD算法需要设定的带宽参数和分量个数对故障信号分解。计算分解后各BLIMF分量的峭度值,筛选出最佳BLIMF分量并重构故障信号,然后对重构后故障信号进行MDE分析形成故障特征向量,输入到极限学习机中进行分类识别。对往复压缩机轴承故障实测信号进行分析,实验结果表明,该方法可有效提取出往复压缩机轴承故障特征,特征向量具有较好可分性,实现了往复压缩机轴承故障特征的有效识别。     

基于改进CEEMDAN和多尺度模糊熵的气阀故障诊断

针对往复压缩机振动信号非线性非平稳性的特点,文章提出基于改进CEEMDAN和多尺度模糊熵的气阀故障诊断方法。首先,利用单调的三次Hermite插值代替三次样条插值构造信号的包络线,可以有效提高CEEMDAN对非平稳性信号的分解精度;其次,对分解后的IMF分量采取相关系数和峭度作为评价指标进行筛选,对筛选后的IMF分量重构信号然后求解多尺度模糊熵;最后,提出了结合其变化趋势的指标-多尺度模糊熵偏均值,将其输入到SVM进行故障分类识别。实验结果表明,该方法能提高气阀的故障识别率。     

基于IUPEMD和RCMFE的往复压缩机气阀故障诊断

由于往复压缩机的振动信号非线性、非平稳性的特点,为进一步提高故障识别率,提出一种基于改进的均匀相位经验模态分解(IUPEMD)和精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)的往复压缩机气阀故障诊断方法。采用IUPEMD方法对信号进行分解,通过不同的参数组合,利用正交性为指标选择最佳IMF分量,有效提高了IUPEMD对非平稳性信号的分解精度,减少模态混叠现象;以峭度为评价指标对分解后的IMF分量进行筛选,并重构信号,求解重构信号的RCMFE,提取故障特征向量;最后,将特征向量输入到支持向量机进行分类识别。试验结果验证了该方法的有效性和优越性。     

基于改进的CEEMDAN和CHDE的往复压缩机气阀故障诊断

由于往复压缩机的振动信号具有非线性非平稳性的特点,为进一步提高故障识别率,提出对自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)进行改进并与复合层次散布熵相结合的往复压缩机气阀故障诊断方法。利用正交性为指标选择最佳模态函数,有效提高了CEEMDAN对非平稳性信号的分解精度,减少噪声残差;采用峭度作为评价指标对分解后的IMF分量进行筛选并重构信号,求解重构信号的复合层次散布熵,提取故障特征向量;利用支持向量机进行分类识别。试验结果验证了该方法的有效性和优越性。     

基于DPCA的涡旋压缩机主轴故障信号调制特性研究

为了揭示涡旋压缩机的振动和噪声的机制与调制特性,通过搭建实验平台,模拟主轴磨损故障。利用信号解调方法对振动及噪声信号特性进行讨论,探究此类故障对涡旋压缩机的影响。通过与循环平稳分析方法对比,验证了基于时频分析与主成分分析(DPCA)的信号解调方法处理涡旋压缩机信号的优越性。利用DPCA方法提取涡旋压缩机的信号调制特征,讨论了不同工况下的信号特性及产生机制。结果表明：周期性变化的电磁力与压力增强了主成分中调制频率的幅值, x 和 y 方向的振动对噪声的变化起主导作用。     

基于CEEMDAN和RCMDE的往复压缩机轴承故障诊断方法

针对往复压缩机振动加速度信号的非线性、非平稳等特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的往复压缩机轴承故障特征提取方法。采用CEEMDAN方法对信号进行分解时,通过不同的参数组合,可得到不同的IMF分量;计算不同参数条件下重构后的信号的峭度值,选用峭度值最大的一组参数重新对信号进行CEEMDAN分解,并进行信号重构。对重构后的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量,并利用支持向量机(SVM)进行分类识别。将优选参数的CEEMDAN分解方法和原CEEMDAN分解方法进行对比,结果表明:优选参数的CEEMDAN分解方法能更好地提取往复压缩机周期冲击性信号,有利于提高故障诊断的精确度。     

基于连续小波的螺杆压缩机气阀状态监测方法研究

针对实测螺杆压缩机气阀在不同状态下振动信号的特点,采用连续小波变换的方法得到信号在尺度上的平均能量分布,即信号的平均尺度-小波能量谱.根据气阀不同状态下振动信号在尺度上的能量分布差异,提出了基于平均尺度-小波能量的标准特征向量判断压缩机气阀状态的方法,能够很好地识别出螺杆压缩机气阀的状态类型.该方法为螺杆压缩机状态监测及故障诊断提供了一种新的有效途径.     

基于CIELMD与RCMFE的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法

针对往复压缩机轴承间隙故障诊断振动信号强非平稳、非线性与特征耦合特性,提出基于复合插值包络局部均值分解(CIELMD)与精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)特征提取方法。使用CIELMD方法分解不同轴承间隙故障信号,利用相关系数筛选包含主要故障信息的PF分量;通过RCMFE方法定量描述PF分量构成状态特征矩阵,为解决信息冗余问题,进一步使用文化基因算法优选矩阵中平均样本距离最大的元素,构成可分性良好的特征向量。往复压缩机轴承间隙故障模拟信号试验结果表明:该方法提取故障特征可分性强,故障识别准确率高。     

基于小波包分析的往复式天然气压缩机故障诊断系统

介绍了小波包分析的基本原理，在对往复式天然气压缩机的故障特点进行详细分析的基础上，提出利用小波包分频带的能量特征提取故障特征参数，建立起振动信号各频带能量到往复式天然气压缩机各故障状态间的映射关系，通过各频率成分能量的变化来诊断故障，在此基础上研制了往复式天然气压缩机故障诊断系统。     

OVMD与三维奇异谱特征融合的往复压缩机气阀故障识别方法

针对往复压缩机气阀断裂型故障危害下故障振动波形的变异特点，为提高常见的气阀阀片失效后期断裂型故障的识别率，提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和三维奇异谱融合的诊断算法。通过VMD参数优化，利用多重分形去趋势波动分析(MFDFA)提取模态分量的三维奇异谱参数分析，结合核主分量分析降维提取不同工况模态分量的特征值，并建立完整的OVMD＿MFDFA融合诊断识别方案。模拟试验和算法对比证实，该法能有效提高环状气阀阀片断裂故障诊断效率和准确性。     

基于AMESim的二级双喷嘴挡板电液伺服阀仿真及故障研究

为分析二级双喷嘴挡板电液伺服阀性能及进行故障研究,利用AMESim平台建立了伺服阀的整体仿真模型,通过进行伺服阀动态性能实验获得阶跃信号作用下伺服阀输出流量瞬态、稳态数据,通过数据对比验证了所建仿真模型的正确性。仿真分析了二级双喷嘴挡板电液伺服阀常见故障对频响特征曲线、流量特性、压力特性等性能的影响,仿真结果使得系统故障分析有据可依,可为伺服阀的故障诊断研究提供依据。     

基于信号时频熵的往复式压缩机故障诊断

从特征信号提取的角度出发,采用局域波时频分析和信息熵结合的方法进行往复式压缩机故障诊断。对信号进行局域波分解后,建立基于时频分布的信息熵,以此作为故障识别的参数。以往复式压缩机填料泄漏故障为例,采用信息熵的方法进行分析,证明了信息熵能够对往复式压缩机的工作状态进行有效的评价。     

基于谱估计与核模糊聚类的往复压缩机轴承故障评估方法北大核心

针对往复机轴承性能衰退评估中模型适应性和指标量化困难等问题,提出一种基于奇异谱分布与核模糊C均值聚类算法(KFCM)的性能衰退评估方法。利用变分模态分解(VMD)算法提取并优选主模态多重分形奇异谱(MSS)构成谱形态参量,经奇异值分解降噪处理,建立KFCM与二叉树支持向量机相结合的评估模型,并给出完整的轴承性能衰退评估流程;进行压缩机轴承磨损故障模拟及算法对比分析。结果表明:该方法能有效评定滑动轴承磨损故障性能衰退程度。     

基于最大相关峭度反褶积法的行星齿轮故障诊断

针对行星轮系结构复杂,故障信号特征提取困难,提出使用扭振信号对行星齿轮箱故障进行诊断。通过对行星齿轮箱横向振动信号与扭振信号的频谱分析发现,扭振信号相对于往复振动信号更适合行星轮系的故障诊断。针对扭振信号微弱,冲击特性不明显,提出基于最大相关峭度反褶积处理扭振信号。首先对采集的行星齿轮扭振信号先进行零均值化预处理,然后使用MCKD方法增强扭振信号的冲击特性。以故障冲击特性的峭度值作为选择FIR滤波器长度的选择依据,最终使得行星齿轮箱扭振信号的故障冲击特征得到显著提升。该方法对于扭振信号的降噪与提高周期故障冲击特征有效,适用于行星齿轮箱扭振信号的故障诊断。