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往复压缩机气阀故障诊断的信息融合方法研究
引用本文:窦唯,刘树林,孙明,陈业生. 往复压缩机气阀故障诊断的信息融合方法研究[J]. 压缩机技术, 2004, 0(1): 11-13
作者姓名:窦唯  刘树林  孙明  陈业生
作者单位:1. 大庆石油学院机械科学与工程学院,黑龙江,大庆,163318
2. 哈尔滨铁路局齐齐哈尔工程总公司,黑龙江,齐齐哈尔,161000
3. 大庆石油管理局科技中心,黑龙江,大庆,163400
摘    要:针对使用单一信号对往复压缩机气阀故障进行诊断时所存在的不足.提出一种适合气阀故障诊断的信息融合方法。该方法将气阀的压力信号和振动信号特征进行信息融合,再通过RBF神经网络进行故障诊断。诊断实例表明该方法能更准确地诊断出气阀的各种故障。

关 键 词:往复压缩机 气阀 信息融合 故障诊断
文章编号:1006-2971(2004)01-0011-03
修稿时间:2003-09-10

Information fusion method of fault diagnosis for gas valves of reciprocating compressors
DOU Wei,LIU Shu-lin,SUN Ming,CHEN Yie-sheng. Information fusion method of fault diagnosis for gas valves of reciprocating compressors[J]. Compressor Technology, 2004, 0(1): 11-13
Authors:DOU Wei  LIU Shu-lin  SUN Ming  CHEN Yie-sheng
Affiliation:DOU Wei~1,LIU Shu-lin~1,SUN Ming~2,CHEN Yie-sheng~3
Abstract:An information fusion method is proposed for the shortcoming of reciprocating compressor gas valve fault diagnosis using single signal in this paper.Pressure signal and vibration signal of valves are fused,and RBF neural network is used to diagnose fault by the information feature vectors constructed in this method.The example shows that various faults of valve can be diagnosed more exactly using this method.
Keywords:reciprocating compressor  gas valve  information fusion  fault diagnosis
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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