水机动力无杆抽油机故障特征提取方法研究

• 作者: 吕俊燕 朱春梅
• 来源期刊: 机械研究与应用
• 关键词: 提升小波 流形学习 抽油机系统 故障特征提取
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 177-180
• 页数: 4页
• 分类号: TH17|TE3
• 语种: 中文

摘要

针对常用的信号处理算法在早期故障、微弱故障、复合故障等信号的处理方面存在的不足，提出了小波变换的方法。重点介绍了提升小波和流形学习LE算法相结合提取系统故障特征。解决了LE对噪声鲁棒性较差的问题，增强了流形学习在信号处理中的优越性。经水基动力无杆抽油机抽油机系统故障模拟试验台验证，该方法能准确提取抽油机故障特征，对抽油机故障进行分类与识别，为后续分析奠定了基础。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱春梅	北京信息科技大学机电工程学院	35	190	8.0	13.0
2	吕俊燕	北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室	6	23	1.0	4.0