【摘 要】
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往复压缩机的故障诊断技术能够为工业生产提供有效保障,针对传统方法诊断准确率不高的问题,提出了一种基于振动信号时频图像灰度共生矩阵-方向梯度直方图(GLCM-HOG)特征融合的往复压缩机故障诊断方法。首先,采用小波变换的方法处理往复压缩机的振动信号,生成时频图像;其次,利用灰度共生矩阵(GLCM)和方向梯度直方图(HOG)的方法提取时频图像特征,融合构建GLCM-HOG特征;最后,将融合特征输入支持向量机(SVM)进行分类,以判别往复压缩机的运行状态。实验结果表明,所提方法对设备的状态识别准确率可以达到92
【机 构】
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北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室,压缩机技术国家重点实验室压缩机技术安徽省实验室,北京博华安创科技有限公司
【基金项目】
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压缩机技术安徽省实验室开放基金(SKL-YSJ201811),北京化工大学双一流建设专项经费(ZD1601)。
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往复压缩机的故障诊断技术能够为工业生产提供有效保障,针对传统方法诊断准确率不高的问题,提出了一种基于振动信号时频图像灰度共生矩阵-方向梯度直方图(GLCM-HOG)特征融合的往复压缩机故障诊断方法。首先,采用小波变换的方法处理往复压缩机的振动信号,生成时频图像;其次,利用灰度共生矩阵(GLCM)和方向梯度直方图(HOG)的方法提取时频图像特征,融合构建GLCM-HOG特征;最后,将融合特征输入支持向量机(SVM)进行分类,以判别往复压缩机的运行状态。实验结果表明,所提方法对设备的状态识别准确率可以达到92
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