本文關鍵詞：基于小波包和樣本熵的水泵機組振動特征提取

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【摘要】：目前大部分大型水泵機組安裝有狀態(tài)監(jiān)測系統,但如何從海量的狀態(tài)監(jiān)測數據中提取出機組故障特征仍是水泵機組故障診斷的一大難點和熱點。提出了一種基于小波包和樣本熵的水泵機組振動特征提取方法,該方法首先通過小波包變換對水泵機組振動信號進行分層分解,得到小波包頻帶系數,再結合樣本熵算法對小波包頻帶系數進行重構,得到以各頻帶信號樣本熵值為元素的反映機組故障信息的特征向量,最后采用LVQ神經網絡對試驗振動信號進行分類,驗證結果表明:基于小波包變換與樣本熵相結合的特征提取方法對水泵機組不同振動狀態(tài)具有較好的區(qū)分度,是一種合適的水泵機組故障特征提取方法。
【作者單位】： 武漢大學動力與機械學院;廣東省水科院;黃河水利水電開發(fā)總公司;
【關鍵詞】： 水泵機組 小波分析 小波包分析 樣本熵
【基金】：水利部“948”項目“大型泵機組全方位在線監(jiān)測與診斷系統”(201321) 國家自然科學基金資助項目(51379160)
【分類號】：TH38
【正文快照】： 3.黃河水利水電開發(fā)總公司,河南濟源454681)隨著我國經濟水平快速穩(wěn)定發(fā)展,南水北調工程的開工,一大批大、中型泵站將投入運行,水泵一旦發(fā)生故障將會造成巨大的經濟損失和嚴重的社會影響。泵站運行可靠性受到越來越多的重視,因此,有必要對水泵故障進行及時診斷,以提高水泵機組

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本文編號：1102469