机床与液压

北大核心,WJCI

国内刊号:44-1259/TH

国际刊号:1001-3881

机床与液压杂志2023年第9期:OVMD与三维奇异谱特征融合的往复压缩机气阀故障识别方法

发布日期:

作者:刘岩,康丽,苏庆勇,王金东

单位:桂林航天工业学院能源与建筑环境学院;桂林航天工业学院能源与建筑环境学院;桂林航天工业学院能源与建筑环境学院;东北石油大学机械科学与工程学院

关键词:最优变分模态分解;多重分形去趋势波动分析;三维奇异谱;往复压缩机;气阀故障

基金:桂林市创新平台和人才计划项目(20220123-23);黑龙江省自然科学基金(E2015037)

针对往复压缩机气阀断裂型故障危害下故障振动波形的变异特点,为提高常见的气阀阀片失效后期断裂型故障的识别率,提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和三维奇异谱融合的诊断算法。通过VMD参数优化,利用多重分形去趋势波动分析(MFDFA)提取模态分量的三维奇异谱参数分析,结合核主分量分析降维提取不同工况模态分量的特征值,并建立完整的OVMD_MFDFA融合诊断识别方案。模拟试验和算法对比证实,该法能有效提高环状气阀阀片断裂故障诊断效率和准确性。

来源:2023年第9期

《机床与液压》期刊编辑部

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