【摘 要】
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往复压缩机结构复杂,内部激励源众多,振动信号呈现强烈的非平稳、非线性的特性。针对这一问题,提出了信号共振稀疏分解与层次模糊熵（HFE）结合的往复压缩机故障诊断方法。与传统
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往复压缩机结构复杂,内部激励源众多,振动信号呈现强烈的非平稳、非线性的特性。针对这一问题,提出了信号共振稀疏分解与层次模糊熵（HFE）结合的往复压缩机故障诊断方法。与传统的频带划分信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据品质因子的不同,可将中心频率相近且频带相互重叠的信号有效分离,形成高、低共振分量;层次模糊熵既分析信号的低频成分,又分析信号的高频成分,可准确、全面的描述信号特征。利用信号共振稀疏分解方法提取故障信号,然后使用层次模糊熵构建特征向量;以SVM作为模式分类器,诊断故障类型。实验及结果表明,
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