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机械工业
基于SVD-ITD和支持向量机的潜水磨碎泵故障诊断
针对潜水磨碎泵流道堵塞的故障诊断,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和固有时间尺度分解(ITD)的电流信号分析和构建支持向量机故障识别模型相结合的方法。搭建了潜水磨碎泵堵塞实验台,采集了潜水磨碎泵在不同堵塞程度下的电流信号,利用SVD滤除电流工频信号,采用ITD分解得到各固有旋转分量(PCRs),再将PCRs的均方根值(RMS)与相对应的堵塞程度标签组成数据特征集,最后输入到支持向量机确定故障状态。实验结果表明提出的方法能够准确地识别出四种不同堵塞等级,准确率高达92.3%。因此所提出的方法在少量样本情况下对堵塞程度有较高的识别能力,具有很高的实际应用价值。
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流体机械
2021年10期
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