基于CEEMD-LSTM的离心泵偏工况诊断方法研究

离心泵在各行业中应用十分广泛,耗电量巨大。离心泵偏工况运行时,内部流动会趋于紊乱,导致效率下降,能耗上升。针对离心泵偏工况振动信号变化微弱和强干扰的特点,采用双通道信息融合,利用互补集合经验模态分解,对振动信号进行时序特征提取,结合长短时记忆模型智能识别,构建离心泵偏工况诊断模型。仿真信号对比不同预处理方法,凸显了互补集合经验模态分解模型的特征提取能力;验证工况状态与低频振动信号的相关性,经过试验数据对比分析,进一步验证了模型优越性,测试准确率达98.5%。该方法可以监测离心泵运行工况,保证运行效率。