结合小波包与神经网络的滚动转子压缩机故障诊断方法研究

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压缩机是一种常用的机械设备,滚动转子式压缩机以其体积小、重量轻、高效率、高可靠性等特点被广泛应用于冰箱、空调等家电设备。本文利用现代信号处理理论,进行可应用于该机种压缩机生产线自动检测系统的故障诊断方法研究。 首先介绍了滚动转子式压缩机的结构组成及其工作机理,分析了其故障成因和位置,并在生产现场采集了大量振动和噪声数据。其次,对所获信号进行了基本的时域及频域分析,初步确定了故障信息量较多的测点位置及方向。最后,对这些测点的振动信号进行了小波包分解与重构,并以各频率段的能量来
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