递归定量分析在离心泵故障诊断中的运用

被引：13

作者：

赵鹏 ^{[1
]}

周云龙 ^{[2
]}

孙斌 ^{[2
]}

机构：

[1] 华北电力大学能源与动力学院

[2] 东北电力大学能源与机械工程学院

来源：

振动测试与诊断. | 2010年 / 30卷 / 06期

关键词：

离心泵; 故障诊断; 递归定量分析; 神经网络;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2010.06.018

中图分类号：

TH165.3 []; TH311 [离心泵];

学科分类号：

摘要：

为了准确诊断离心泵的振动故障,针对振动信号的非平稳特征,提出了一种基于递归定量分析的离心泵振动故障诊断方法。采用递归定量分析(recurrence quantification analysis,简称RQA)方法提取离心泵振动信号的非线性特征参数,由这些特征参数构成特征向量,并以此作为改进Elman神经网络的输入,对神经网络进行训练,建立了离心泵运行状态分类器,用以诊断离心泵的不同状态。试验结果表明,递归定量分析与Elman神经网络相结合的方法可以准确诊断离心泵的振动故障。

引用

页码：612 / 616+706 +706

页数：6

共 11 条

[1] 柴油发动机曲轴轴承振动信号的双谱分析 [J].