【摘 要】
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气阀是往复式压缩机的关键部件，气阀故障是压缩机最常见的故障，需要重点监测以保证正常生产。论文对气阀的振动信号采集、信号降噪、特征提取和故障诊断进行了研究。信号采集部
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气阀是往复式压缩机的关键部件，气阀故障是压缩机最常见的故障，需要重点监测以保证正常生产。论文对气阀的振动信号采集、信号降噪、特征提取和故障诊断进行了研究。信号采集部分，首先分析了往复式压缩机及气阀的各种故障和故障机理，然后对测点的布置、诊断标准的建立原则进行了研究。信号降噪部分论述了小波变换原理和小波降噪原理，对比分析不同阈值降噪策略，应用自适应阈值降噪法对检测信号进行有效的降噪处理。特征提取部分从时域、频域和能量域等不同角度分析了气阀振动信号特征，确定以小波频带能量指标与时域指标作为诊断特征向量。最后以MH66型号往复式压缩机为研究对象，应用小波能量神经网络诊断方法对气阀故障进行诊断，取得了较好效果。
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