基于LMD多尺度熵和LSSVM的往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷方法研究
摘要：針對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)振動(dòng)信號(hào)的非線性和非平穩(wěn)多源沖擊性,提出一種基于局部均值分解（LMD）、多尺度熵（MSE）和最小二乘支持向量機(jī)的診斷方法.首先,利用LMD將不同狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)分解為一系列乘積函數(shù)（PF）分量,然后根據(jù)各PF分量與原信號(hào)的互信息值,選擇相關(guān)性較大且包含故障狀態(tài)主要信息分量,計(jì)算其相應(yīng)的多尺度熵值,并構(gòu)造能夠定量描述往復(fù)壓縮機(jī)狀態(tài)的特征向量,最后利用LSSVM作為模式分類器,對(duì)上述不同狀態(tài)下的特征向量樣本進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別,診斷得出往復(fù)壓縮機(jī)氣閥故障類型.進(jìn)一步與小波多尺度熵、EMD多尺度熵方法所提取特征向量識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明：該方法具有更高的識(shí)別率,為往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷提供了一種新途徑.
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