基于小波包的2D-HMM离心泵故障诊断

• 作者: 周云龙 柳长昕 赵鹏
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 离心泵 故障诊断 小波包分解 二维隐Markov模型
• 年，卷（期）: 2008,（z1）
• 所属期刊栏目: 测试控制技术
• 页码范围: 140-144
• 页数: 5页
• 分类号: TH311
• 字数: 2543字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2008.z1.032

摘要

根据离心泵故障振动信号的特点,提出了一种结合小波包与二维隐马尔可夫模型(2D-HMM)的离心泵故障诊断方法.利用小波包分解对信号进行精确细分的特点,构造出相应的能量谱作为离心泵运行状态的特征向量,并以此作为2D-HMM的输入进行训练,建立了基于2D-HMM的离心泵运行状态分类器,用以识别离心泵状态.最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周云龙	东北电力大学能源与机械工程学院	298	2173	22.0	30.0
2	赵鹏	华北电力大学能源与动力工程学院	17	266	9.0	16.0
3	柳长昕	东北电力大学能源与机械工程学院	3	38	2.0	3.0