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文檔簡介
1、往復(fù)式壓縮機由于其振源眾多、結(jié)構(gòu)繁雜，導(dǎo)致氣閥振動信號不僅具有時頻特性，更包含有一定分形特征。本論文針對氣閥振動信號的分形特性，采用自適應(yīng)波形分解與形態(tài)學(xué)分形相結(jié)合的方法，開展了氣閥故障診斷方法研究，主要工作如下:
1、開展了基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)、局部均值分解(LMD)及自適應(yīng)波形分解(AWD）等時頻域分解算法的氣閥故障診斷方法研究，實現(xiàn)氣閥典型故障特征的提取，并對比分析了幾種方法的降噪效果。結(jié)果表明，AWD算法降噪效果
2、優(yōu)于EMD、LMD算法。
2、開展了基于熵值法（排列熵、樣本熵、近似熵）與傳統(tǒng)分形維數(shù)（盒維數(shù)、關(guān)聯(lián)維數(shù)）等非線性分析方法的氣閥故障診斷方法研究，實現(xiàn)了氣閥典型故障模式的識別，并對比分析了幾種非線性分析方法的識別效果。結(jié)果表明，傳統(tǒng)非線性算法只能識別氣閥正常與故障狀態(tài)，無法識別幾類典型故障模式。
3、開展了基于形態(tài)學(xué)分形維數(shù)與高階累積量分形維數(shù)的氣閥故障診斷方法研究，結(jié)合分段分形維數(shù)與廣義覆蓋面積等改進方法，并分析對
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