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摘要:
活塞杆是往复压缩机的核心运动部件之一,一旦发生松动、断裂等故障易导致恶性事故.压缩机运行负荷与故障均会导致活塞杆运行状态的改变,从活塞杆运行数据中提取故障特征需排除压缩机运行负荷的影响.本文分别采用改进的离散点包络与信息熵评估方法,从活塞杆轴心轨迹中提取特征参数,采用流形学习方法进行特征降维后构建负荷敏感特征集,与常规包络方法提取特征进行对比,证明了本文方法提取的活塞杆运行状态特征具有更强的敏感性;进一步应用神经网络构建负荷识别模型,实现了压缩机运行负荷的自动识别,为消减负荷影响,实现变负荷工况下压缩机故障特征提取与诊断奠定了基础.
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文献信息
篇名 变负荷工况下往复压缩机活塞杆运行轴心轨迹特征提取
来源期刊 流体机械 学科 工学
关键词 活塞杆 往复压缩机 离散点包络 信息熵 变负荷工况
年,卷(期) 2020,(10) 所属期刊栏目 试验研究
研究方向 页码范围 7-11,70
页数 6页 分类号 TH45
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-0329.2020.10.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张进杰 38 148 7.0 11.0
2 王瑶 14 17 3.0 4.0
3 孙旭 5 4 1.0 2.0
4 周超 4 3 1.0 1.0
5 张旭东 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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活塞杆
往复压缩机
离散点包络
信息熵
变负荷工况
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流体机械
月刊
1005-0329
34-1144/TH
大16开
合肥市长江西888号合肥通用机械研究院西配楼
26-129
1972
chi
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