往复压缩机的状态监测和故障的诊断方法

• 作者: 尤一匡 张小鸣 张琳 王正洪
• 来源期刊: 江苏工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 往复压缩机 状态监测 故障诊断 小波包 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0411.2004.03.002

摘要

分析了用传统的时域和频域分析方法不能有效提取往复压缩机故障特征的原因,介绍了基于小波包分析与神经网络的往复压缩机故障诊断方法,探讨了包括往复压缩机振动信号的降噪、小波包分解与重构、故障特征提取、针对防止发生漏诊或误诊问题而提出的组合RBF网络及其训练方法和渐进学习能力等问题.还专门介绍了一种新的技术,它可以帮助我们确定一个适当的阈值,用于解释经过训练的RBF分类器的输出.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正洪	江苏工业学院计算机科学与工程系	33	275	8.0	16.0
2	张琳	江苏工业学院机械工程系	18	261	9.0	16.0
3	尤一匡	江苏工业学院机械工程系	10	81	5.0	9.0
4	张小鸣	江苏工业学院计算机科学与工程系	16	111	7.0	10.0