噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (1): 119-125.

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无量纲与SVM的石化机组旋转机械故障诊断方法

周凌孟1，张清华1, 2，邓飞其1，孙国玺2，苏乃权2，朱冠华2   

  1. ( 1. 华南理工大学自动化科学与工程学院，广州510000；
    2. 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室，广东茂名525000 )
  • 收稿日期:2022-07-28 修回日期:2022-11-17 出版日期:2024-02-18 发布日期:2024-02-10

Dimensionless and SVM Fault Diagnosis Method for Rotating Machinery of Petrochemical Units

  • Received:2022-07-28 Revised:2022-11-17 Online:2024-02-18 Published:2024-02-10

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摘要： 针对石化机组旋转机械故障信息存在非线性、重叠性等特点，提出一种无量纲与支持向量机(SupportVector Machine，SVM)的石化机组旋转机械故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行分析并将其无量纲化；接着通过特征选择选取高价值与敏感性强的无量纲特征，降低分类模型复杂度并提高算法速度；最后通过选取合适的SVM分类模型进行分类诊断。结合具有无量纲特征的故障敏感性与SVM的非线性分类性进行诊断分类，并通过石化机组故障诊断实验平台进行验证，表明该方法相比于其他经典分类方法分类效果更好，分类正确率为99.1 %，证明了方法的有效性。

关键词: 故障诊断, 旋转机械, 无量纲特征, 特征选择, SVM