基于MLE阈值规则的小波特征提取技术在气阀故障诊断中的应用

• 作者: 江志农 窦远 马日红 马波 魏中青
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 气阀 故障诊断 最大似然估计 特征提取 往复压缩机
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 237-241
• 分类号: TP277|TH17
• 字数: 4168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3835.2011.01.053

摘要

气阀故障是往复压缩机最常见的故障类型之一,占故障总数的60%以上,如果不及时发现并解决,往复压缩机的压缩效率将大大降低.针对目前往复压缩机气阀故障诊断中存在的问题,结合小波降噪技术,提出了采用基于最大似然估计(MLE:Maximum Likelihood Estimation)阈值规则对气阀早期故障弱冲击变化信号进行特征提取的方法,实现了气阀故障的早期预警.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江志农	北京化工大学诊断与自愈工程研究中心	115	980	17.0	26.0
2	马波	北京化工大学诊断与自愈工程研究中心	41	316	10.0	16.0
3	魏中青	北京化工大学诊断与自愈工程研究中心	6	84	4.0	6.0
4	窦远	北京化工大学诊断与自愈工程研究中心	2	2	1.0	1.0
5	马日红	辽东大学电子工程学院	2	10	1.0	2.0