基于DHMM的机械密封端面膜厚识别技术的研究

发布时间：2017-08-11 14:33

本文关键词：基于DHMM的机械密封端面膜厚识别技术的研究

【摘要】：维持机械密封端面间一定的膜厚是保证机械密封正常运行的关键,利用声发射技术监测得到的反映机械密封膜厚状态的信号往往信噪比很低,对其工作状态进行分类存在一定的困难。提出一种基于声发射信号利用总体经验模式分解(EEMD)和离散隐马尔可夫模型(DHMM)识别的机械密封端面膜厚识别技术。首先对声发射信号进行分帧处理,运用EEMD方法对信号进行时频分析,对分解出的子频分量分别提取时域和频域特征,再由核主成分分析法对特征参数进行优化降维,利用简化后的特征参数矢量训练各个机械密封端面膜厚状态的DHMM,最后由训练好的DHMM实现机械密封端面膜厚状态的识别,从而实现机械密封端面接触状态的监测。试验研究表明:该方法能够快速有效地判断出膜厚状态,并且需要的训练样本少,训练速度快,对实现机械密封端面接触状态的智能化在线监测具有重要的意义。
【作者单位】：西南交通大学;
【关键词】： 机械密封 状态识别 离散隐马尔科夫模型 总体经验模式分解
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(ZWJTU12CX039)
【分类号】：TH136
【正文快照】： 1引言在现代工业系统中,流体机械的应用极其广泛,转轴密封技术是流体机械技术发展的关键,机械密封凭借其可靠性好、功率消耗少、维护成本低、泄漏量少、使用寿命长等优势,成为了一种被广泛使用的先进轴封型式。通常情况下,普通机械密封只能在设计点稳定运行,当工作环境发生

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