【摘 要】
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涡旋压缩机是一种绿色节能的新型机械设备,其作为空调等设备的主要组成部分,已被广泛应用于生活中的各个领域。高效、准确地识别涡旋压缩机健康状态是保证机械安全运转、降低维护成本和预防重大事故的基本保障。由于涡旋压缩机工作环境的复杂性以及其振动信号的非平稳性,在一定基础上很难做到有效提取故障特征精且确识别故障类型。为了解决以上两个问题,本文采用独立成分分析（Independent component an
【基金项目】
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国家自然科学基金（5166503）“热-力耦合变截面涡旋盘高速精密铣削微观形貌与变形控制研究”；
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涡旋压缩机是一种绿色节能的新型机械设备,其作为空调等设备的主要组成部分,已被广泛应用于生活中的各个领域。高效、准确地识别涡旋压缩机健康状态是保证机械安全运转、降低维护成本和预防重大事故的基本保障。由于涡旋压缩机工作环境的复杂性以及其振动信号的非平稳性,在一定基础上很难做到有效提取故障特征精且确识别故障类型。为了解决以上两个问题,本文采用独立成分分析（Independent component analysis,简称ICA）优化小波包能量谱（Wavelet packet energy spectrum,简称WP）并结合支持向量机（Support vector machine,简称SVM）建立起故障分类模型,以实现非平稳信号的准确识别。具体研究内容如下:（1）分析涡旋压缩机的故障原因以及提出解决方案。分析涡旋压缩机的工作原理、结构特点及振动机理,总结出涡旋压缩机几种常见故障:压缩机电机高温烧毁、液击现象、润滑不足以及电机输入功率不当等故障,针对涡旋压缩机故障诊断的难题提出了最佳的解决方案。（2）搭建涡旋压缩机实验平台。为了获取涡旋压缩机的振动信号,搭建振动测试平台。振动实验平台主要包括两个部分,即硬件系统和软件系统。硬件系统主要包括涡旋压缩机、传感器、信号调理电路、数据采集卡等。软件系统主要包括PID控制模块、数据存储模块以及数据分析模块等。根据实验方案的不同对实验设备进行调试,利用加速度传感器对振动信号进行采集并将其转化为电信号后进行存储,进而对振动信号进行初步的分析。（3）WP-ICA分析和SVM的涡旋压缩机故障诊断。针对涡旋压缩机振动信号不平稳且故障特征难以提取的问题,提出了一种利用小波包能量谱来提取故障特征的方法。首先对涡旋压缩机四种典型故障的振动信号进行小波包分解,提取小波包能量谱特征向量,再利用ICA算法对所提取的特征向量进行优化处理得到优化值。将优化后的特征向量作为SVM的输入,通过训练建立起SVM的故障分类模型。最终的实验结果表明,本文所提出的利用WP-ICA方法所提取的故障特征在经过SVM训练分类后能够提高涡旋压缩机的故障诊断准确率,并有效地识别其典型故障类型,其诊断准确率为96%。
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