【摘 要】
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针对往复泵故障诊断,目前大多数诊断技术还是基于某一种信号参数进行诊断,如振动、声音等信号所携带的故障特征,所以收集到的信息不够全面,不确定性因素难以剔除,从而导致故
【机 构】
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宿州学院化学化工学院,常州大学机械工程学院,天地（常州）自动化股份有限公司中煤科工集团常州研究院有限公司
【基金项目】
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宿州学院“新工科”试点专业建设项目(szxy2018xgk02),宿州学院校级专业带头(2019XJZY28),宿州学院教授(博士)启动基金项目(2019jb03),基于疫情背景下《工程流体力学》远程混合教学模式的深入探究(szxyxsjy08)
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针对往复泵故障诊断,目前大多数诊断技术还是基于某一种信号参数进行诊断,如振动、声音等信号所携带的故障特征,所以收集到的信息不够全面,不确定性因素难以剔除,从而导致故障诊断的效率低下。提出1种使用多传感器进行多信息源收集,结合各种信号在故障诊断中的优势,并利用分形理论对各种信号进行故障特征值提取,提高故障信号的准确性,再将提取的特征值利用改进的SVM方法进行故障模式识别,进一步提高故障诊断的效率。结果表明多传感器信息融合故障诊断具有很高的可靠性和准确性。
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