[发明专利]一种基于振动信号分析的高压隔膜泵单向阀故障诊断方法在审

专利信息
申请号: 201910480950.1 申请日: 2019-06-04
公开(公告)号: CN110160775A 公开(公告)日: 2019-08-23
发明(设计)人: 吴建德;徐存知;王晓东;黄国勇;范玉刚 申请(专利权)人: 昆明理工大学
主分类号: G01M13/003 分类号: G01M13/003;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 650093 云*** 国省代码: 云南;53
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摘要: 发明涉及一种基于振动信号分析的高压隔膜泵单向阀故障诊断方法,属于机械故障诊断及信号处理领域。本发明首先对高压隔膜泵单向阀振动信号进行广义形态差值,滤除原始信号中的噪声成分;其次,计算降噪后信号时域指标,获得一系列的特征指标值;最后,将提取的特征指标作为极限学习机(ELM)模型输入,建立ELM故障分类模型,对高压隔膜泵单向阀的不同运行状态进行辨识。本发明与现有技术相比,主要解决了高压隔膜泵工作环境恶劣,机械系统结构复杂,导致单向阀振动信号存在背景噪声,难以准确提取设备运行状态的特征现象,提高了单向阀故障识别的正确率,有较强实用性和工程意义。
搜索关键词: 单向阀 高压隔膜泵 振动信号分析 故障诊断 特征指标 运行状态 振动信号 机械故障诊断 机械系统结构 信号处理领域 极限学习机 背景噪声 工程意义 故障分类 故障识别 模型输入 时域指标 特征现象 提取设备 原始信号 正确率 辨识 降噪 滤除 噪声
【主权项】:
1.一种基于振动信号分析的高压隔膜泵单向阀故障诊断方法,其特征在于:具体步骤如下:Step1.利用加速度传感器测量高压隔膜泵单向阀的振动信号,采集高压隔膜泵单向阀在正常状态、卡阀故障、磨损故障状态下的振动信号,得到各状态下的振动信号;Step2.采用广义形态差值滤波算法对高压隔膜泵单向阀三种状态下的振动信号数据进行滤波处理,使提取到的特征能更好的反映设备运行状态,得到降噪后的振动信号;Step3.计算降噪后信号的7个时域指标,作为设备状态的特征指标值,构造故障特征矩阵;Step4.选择训练样本输入ELM分类器中进行训练,得到单向阀故障诊断模型;Step5.将测试样本输入到训练好的ELM模型,通过ELM分类器输出结果,完成高压隔膜泵单向阀的故障诊断。
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