【摘 要】
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针对往复泵泵阀冲击振动信号的非平稳特性,运用谐波小波包能量特征提取和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的方法识别泵阀故障。通过对泵阀冲击振动信号进行谐波小波包分解,提
【机 构】
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常州大学机械工程学院,中国石油化工股份有限公司金陵分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51175051)
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针对往复泵泵阀冲击振动信号的非平稳特性,运用谐波小波包能量特征提取和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的方法识别泵阀故障。通过对泵阀冲击振动信号进行谐波小波包分解,提取各频段谐波小波包系数的能量值,将各频段能量值组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别,并将谐波小波包与小波包在泵阀故障诊断中的诊断准确率进行了比较。试验结果表明将谐波小波包分解和LS-SVM相结合可以准确有效地识别泵阀故障类型。
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