基于CEEMD与SVM的离心泵转子不对中故障诊断方法研究 |
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引用本文: | 肖幸鑫,宋礼威,张翊勋,董亮,张宇航.基于CEEMD与SVM的离心泵转子不对中故障诊断方法研究[J].流体机械,2022(7):85-92. |
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作者姓名: | 肖幸鑫 宋礼威 张翊勋 董亮 张宇航 |
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作者单位: | 1. 江苏大学流体机械工程技术研究中心;2. 中广核工程有限公司核电监控技术与装备国家重点实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(51879122,51779108,51779106); |
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摘 要: | 为了更好地判断离心泵转子不对中故障,通过互补经验模态分解(CEEMD)结合支持向量机(SVM)对转子不对中故障进行识别,搭建离心泵故障模拟实验台,利用电涡流振动位移传感器采集离心泵转子位移信号,使用CEEMD算法分解离心泵在正常状态与故障状态下信号,通过相关系数法和阈值,选取有效内涵模态分量(IMF)分量进行信号重构,计算重构信号的时域特征参数并组成特征向量,最后利用SVM对故障进行识别分类。结果表明,采用CEEMD方法可以有效提取出离心泵转子不对中时的故障特征。采用SVM方法对重构后的信号提取的特征向量进行训练,故障识别准确率可以达到93%,能够有效识别离心泵转子不对中故障。
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关 键 词: | 离心泵 转子不对中 CEEMD 时域特征参数 SVM 故障诊断 |
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