【摘 要】
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根据离心泵故障振动信号的特点,提出了一种结合小波包与二维隐马尔可夫模型(2D-HMM)的离心泵故障诊断方法。利用小波包分解对信号进行精确细分的特点,构造出相应的能量谱作为
【机 构】
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东北电力大学能源与机械工程学院,华北电力大学能源与动力工程学院
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根据离心泵故障振动信号的特点,提出了一种结合小波包与二维隐马尔可夫模型(2D-HMM)的离心泵故障诊断方法。利用小波包分解对信号进行精确细分的特点,构造出相应的能量谱作为离心泵运行状态的特征向量,并以此作为2D-HMM的输入进行训练,建立了基于2D-HMM的离心泵运行状态分类器,用以识别离心泵状态。最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性。
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