Noise and Vibration Control ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (5): 128-133.

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Fault Diagnosis Method of Reciprocating Compressor Valves Based on SVMFE

  

  • Received:2021-09-06 Revised:2021-11-17 Online:2022-10-18 Published:2022-10-18

基于SVMFE的往复压缩机气阀故障诊断方法

李纯辉1,马永财1,徐国林1,赵海洋2,赵海峰2   

  1. ( 1. 黑龙江八一农垦大学工程学院,黑龙江大庆163319;2. 东北石油大学机械科学与工程学院,黑龙江大庆163318 )

摘要: 针对多尺度模糊熵(Multi-scale Fuzzy Entropy,MFE)在粗粒化计算过程中存在的问题,为准确地提取往复压缩机的故障特征,将滑动方差法引入到多尺度模糊熵中,提出基于滑动方差的多尺度模糊熵(Sliding Variance Multiscale Fuzzy Entropy,SVMFE)方法。以高斯白噪声为仿真信号,将SVMFE 方法与MFE 分析对比,仿真结果表明SVMFE 方法在衡量序列复杂性上更准确、更稳定。基于此,提出一种基于SVMFE 与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的往复压缩机故障诊断方法。最后,运用所提方法对气阀故障信号分析,与基于多尺度模糊熵的故障诊断方法进行对比,验证了所提出方法的有效性,且具有较高的故障识别率。

关键词: 故障诊断, 往复压缩机, 多尺度模糊熵, SVMFE