基于改进倍频带特征的离心泵空化状态识别

• 作者: 明廷锋 曹玉良 苏永生 贺国
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 离心泵 空化状态识别 振动信号 频带特征 神经网络 倍频带
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 页码范围: 1263-1267,1302
• 页数: 6页
• 分类号: U664.33
• 字数: 4321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201611027

摘要

空化状态识别是离心泵状态监测的难点之一.对离心泵的空化进行了试验研究,采集了三种转速时泵壳上两个位置处的振动信号,根据离心泵的特点对标准倍频带进行改进,基于改进倍频带和标准倍频带构建了振动信号的特征向量,利用BP神经网络对离心泵的四类空化状态进行识别.研究表明:改进倍频带比标准倍频带更能有效地提取离心泵空化振动信号的特征;利用任意一处振动信号的频带特征都能够有效地识别扬程降低大于3%的严重空化状态,联合利用两处振动信号的频带特征能够有效地提高对正常状态和空化程度较轻状态的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺国	海军工程大学管理工程系	76	280	8.0	11.0
2	明廷锋	海军工程大学动力工程学院	54	372	10.0	15.0
3	苏永生	海军工程大学动力工程学院	59	432	11.0	18.0
4	曹玉良	海军工程大学动力工程学院	14	92	7.0	8.0