基于小波包和样本熵的水泵机组振动特征提取

发布时间：2017-10-27 07:17

  本文关键词：基于小波包和样本熵的水泵机组振动特征提取

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【摘要】：目前大部分大型水泵机组安装有状态监测系统,但如何从海量的状态监测数据中提取出机组故障特征仍是水泵机组故障诊断的一大难点和热点。提出了一种基于小波包和样本熵的水泵机组振动特征提取方法,该方法首先通过小波包变换对水泵机组振动信号进行分层分解,得到小波包频带系数,再结合样本熵算法对小波包频带系数进行重构,得到以各频带信号样本熵值为元素的反映机组故障信息的特征向量,最后采用LVQ神经网络对试验振动信号进行分类,验证结果表明:基于小波包变换与样本熵相结合的特征提取方法对水泵机组不同振动状态具有较好的区分度,是一种合适的水泵机组故障特征提取方法。
【作者单位】： 武汉大学动力与机械学院;广东省水科院;黄河水利水电开发总公司;
【关键词】： 水泵机组 小波分析 小波包分析 样本熵
【基金】：水利部“948”项目“大型泵机组全方位在线监测与诊断系统”(201321) 国家自然科学基金资助项目(51379160)
【分类号】：TH38
【正文快照】： 3.黄河水利水电开发总公司,河南济源454681)随着我国经济水平快速稳定发展,南水北调工程的开工,一大批大、中型泵站将投入运行,水泵一旦发生故障将会造成巨大的经济损失和严重的社会影响。泵站运行可靠性受到越来越多的重视,因此,有必要对水泵故障进行及时诊断,以提高水泵机组

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本文编号：1102469