【摘 要】
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往复式压缩机由于其振源众多、结构繁杂,导致气阀振动信号不仅具有时频特性,更包含有一定分形特征。本论文针对气阀振动信号的分形特性,采用自适应波形分解与形态学分形相结
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往复式压缩机由于其振源众多、结构繁杂,导致气阀振动信号不仅具有时频特性,更包含有一定分形特征。本论文针对气阀振动信号的分形特性,采用自适应波形分解与形态学分形相结合的方法,开展了气阀故障诊断方法研究,主要工作如下：1、开展了基于经验模态分解(EMD)、局部均值分解(LMD)及自适应波形分解(AWD)等时频域分解算法的气阀故障诊断方法研究,实现气阀典型故障特征的提取,并对比分析了几种方法的降噪效果。结果表明,AWD算法降噪效果优于EMD、LMD算法。2、开展了基于熵值法(排列熵、样本熵、近似熵)与传统分形维数(盒维数、关联维数)等非线性分析方法的气阀故障诊断方法研究,实现了气阀典型故障模式的识别,并对比分析了几种非线性分析方法的识别效果。结果表明,传统非线性算法只能识别气阀正常与故障状态,无法识别几类典型故障模式。3、开展了基于形态学分形维数与高阶累积量分形维数的气阀故障诊断方法研究,结合分段分形维数与广义覆盖面积等改进方法,并分析对比了两种算法对环境噪声敏感性与气阀故障模式识别效果,最终实现了气阀典型故障模式的识别。
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