基于谱熵及分形理论的压缩机气阀故障诊断

• 作者: 崔厚玺 张来斌 段礼祥 秦才会
• 来源期刊: 天然气工业
• 关键词: 压缩机 气阀 故障分析 高频谱熵 分形维数
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 储运与集输工程
• 页码范围: 104-106
• 页数: 3页
• 分类号: TE8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3787/j.issn.1000-0976.2009.06.031

摘要

压缩机组振源较多,振动信号背景噪声强烈、干扰大,通过检测振动信号细微特征变化识别故障征兆异常困难.为此,从系统特性的角度出发,选择信息熵及分形维数作为特征参数,提取气阀无故障、轻微漏气与严重漏气3种典型故障信号特征,采用聚类分析方法来判断气阀故障.应用表明,较之传统的诊断方法,基于谱熵及分形理论的诊断方法具有故障特征提取工作量小、容错性强、准确率高的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张来斌		175	1325	18.0	27.0
2	段礼祥		49	374	11.0	17.0
3	崔厚玺		3	86	2.0	3.0
4	秦才会	中海油服技术中心机电研究所	1	2	1.0	1.0