【摘 要】
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离心式压缩机叶片作为压缩机内最重要部件，长期承受周期性振动和流动诱使激励的作用。而叶片的故障将对压缩机的运行以及现场安全可靠性有严重的影响，因此如何有效地识别压缩机
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575075);中央高校基本科研业务费专项(DUT14ZD204)资助项目
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离心式压缩机叶片作为压缩机内最重要部件，长期承受周期性振动和流动诱使激励的作用。而叶片的故障将对压缩机的运行以及现场安全可靠性有严重的影响，因此如何有效地识别压缩机叶片裂纹早期故障显得尤为重要。由于叶片裂纹故障属于低频微弱故障，通常被调制到叶片通过频率处，但是故障频率难以识别，清晰度较低。首先在叶片通过频率处进行信号滤波，然后应用Woods-Saxon and Gaussian Potential随机共振模型对特征频率进行加强，从而得到叶片裂纹故障频率。通过在叶片裂纹附近安装压力脉动传感器，利用压力脉动信
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