【摘 要】
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提出了一种基于小波-主成分分析的故障检测方法,给出了该方法进行离心泵故障诊断的步骤.以离心泵出口压力脉动信号作为分析对象,利用改进小波算法构建其特征集;以泵的正常状
【机 构】
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海军工程大学船舶与动力学院,空军雷达学院军械通用装备系,海军驻郑州地区军事代表室
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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提出了一种基于小波-主成分分析的故障检测方法,给出了该方法进行离心泵故障诊断的步骤.以离心泵出口压力脉动信号作为分析对象,利用改进小波算法构建其特征集;以泵的正常状态下测试数据为样本数据,经过主成分分析,对其特征集维数进行了约简,建立了特征提取模型.通过计算的距离测度的方法,实现了离心泵的故障识别.该方法改进了传统的故障智能识别方法大样本和阈值设定困难的局限性,实验验证了其有效性.
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