【摘 要】
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针对往复压缩机气阀振动信号具有非平稳性、非线性和多分量耦合特性,提出了基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和改进多尺度熵的往复压缩机气阀故障诊断方
【机 构】
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东北石油大学机械科学与工程学院,中石化川气东送天然气管道有限公司
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(E2015037、E2016009);中国博士后科学基金资助项目(2015M581423);东北石油大学研究生创新科研项目资助(YJSCX2017-020NEPU)
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针对往复压缩机气阀振动信号具有非平稳性、非线性和多分量耦合特性,提出了基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和改进多尺度熵的往复压缩机气阀故障诊断方法。利用VMD方法分解振动信号,并根据互相关系数法选取主要模态分量进行信号重构,可有效的消除噪声干扰;应用改进多尺度熵对重构信号进行量化分析,获得各振动信号的特征向量,并以极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）为故障分类器对往复压缩机气阀的4种状态实测信号进行分类识别。研究结果表
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