【摘 要】
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针对传统水泵性能测试系统的局限性,对测试系统进行改善。主要基于旋涡泵空化现象增加、完善水泵性能试验测试模块,围绕空化状态监测对空化信号的降噪、特征降维、深度学习状态识别几个方面展开研究。全文的主要内容及成果如下:（1）基于对空化信号处理和空化状态识别的研究,开发了配套旋涡泵的测试系统。完成了传感器和数据采集卡的选型及测点安装的硬件设计工作;基于Labview2018虚拟仪器开发了一套具有参数测试、
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针对传统水泵性能测试系统的局限性,对测试系统进行改善。主要基于旋涡泵空化现象增加、完善水泵性能试验测试模块,围绕空化状态监测对空化信号的降噪、特征降维、深度学习状态识别几个方面展开研究。全文的主要内容及成果如下:（1）基于对空化信号处理和空化状态识别的研究,开发了配套旋涡泵的测试系统。完成了传感器和数据采集卡的选型及测点安装的硬件设计工作;基于Labview2018虚拟仪器开发了一套具有参数测试、数据保存、曲线拟合等功能的水泵性能测试系统;有别于传统的性能测试系统人工粗糙判断空化状态的识别方法,增加了信号降噪模块和空化状态识别模块,通过Math Script节点调用信号处理和深度置信网络（DBN）程序实现了空化状态监测功能。（2）针对系统采集的液载噪声和外部噪声信号受到环境噪声污染的问题,提出了可处理非线性、非平稳信号的SVD-VMD阈值降噪方法。既能有效简化数据,又能避免模态混叠的缺点,实现了SVD和VMD的优势互补。通过仿真信号和真实试验信号验证,结果表明SVD-VMD阈值降噪方法对空化信号有良好的降噪效果。（3）对降噪后的液载噪声和外部噪声信号提取出具有代表性的时频域特征,并通过核主成分分析法（KPCA）进行了特征降维,得到了具有代表性的特征矩阵。以空化特征矩阵作为底层输入,建立了DBN的空化状态识别模型。通过试验数据证明,DBN对三类空化状态有良好的识别准确率,且通过对比验证了识别效果优于BP神经网络和SVM神经网络,DBN能应用到水泵性能测试系统的空化识别模块中。
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