【摘 要】
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往复压缩机结构复杂,故障种类较多,导致诊断难度较大。针对往复压缩机多故障诊断难的问题,提出了一种基于概率神经网络的往复压缩机多故障诊断分类诊断方法,该方法提出5种无
【机 构】
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北京化工大学诊断与自愈工程研究中心
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目（“973”计划,2012CB026000）
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往复压缩机结构复杂,故障种类较多,导致诊断难度较大。针对往复压缩机多故障诊断难的问题,提出了一种基于概率神经网络的往复压缩机多故障诊断分类诊断方法,该方法提出5种无量纲因子作为往复压缩机多种故障特征数值,将其融合形成特征矩阵,输入概率神经网络进行往复压缩机多故障诊断分类。通过工程案例分析,该方法在往复压缩机多故障诊断分类方面的准确性有了显著提高并大大缩短了诊断分类时间,为往复压缩机多故障诊断分类提供了一种快捷有效的手段。
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