非平稳信号特征提取方法在超高压压缩机故障诊断中的应用研究.doc
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大连理工大学
博士学位论文
非平稳信号特征提取方法在超高压压缩机故障诊断中的应用研
究
姓名：任全民
申请学位级别：博士
专业：机械电子工程
指导教师：马孝江
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往复式压缩机缸套与气阀故障特征提取及诊断方法的深度研究.docx
往复式压缩机缸套与气阀故障特征提取及诊断方法的深度研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代工业体系中，往复式压缩机凭借其压力范围广、热效率高、适应性强等显著优势，广泛应用于石油、化工、天然气、电力、冶金等诸多关键领域，堪称工业生产的“心脏”设备。以石油化工行业为例，在原油的炼制、天然气的输送与加工过程中，往复式压缩机负责将气体进行压缩、输送，确保整个生产流程的连续性与稳定性。在天然气加气站，它能够将低压天然气压缩成高压气体，以便存储和运输；在大型化工企业中，往复式压缩机为化学反应提供所需的高压气体环境。其稳定运行直接关系到工业生产的效率、质量和经济效益，对保障整个工业生产链的顺畅运
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4．3．3 时间历程的频谱图像表示——三维瀑布 4．3．2 频谱的图像表示 频谱图在机械故障诊断系统中用于回答：故障的部位、类型、程度等问题。 振动参数有三项：频率、幅值、初相位。 相位差与各部件之间的运动关系相关； 频率与该部件的运动规律相关； 振幅与该部件的运动平稳性相关。 恒速运动的机械的特点： 各部件之间的运动关系在结构设计制造完成后，是不变的 同样，运动速度不随时间变化 则运动部件所激发的振动频率也是固定的 实测频谱中的位置与理论频率之间存在的原因偏差： 有时运动部件的特征频率在频谱图中的位置与理论频率存在一定的偏差。这是由于FFT数值计算的误
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**第四章信号特征提取——信号分析技术通过信号测取技术将机械设备的运行状态转变为一系列的波形曲线——A（t）、B（t）等，通过A/D变换转化成离散的数字曲线序列——A（i）、B（i）等。由于运转的机械设备中存在多个振动源，这些振动信号在传输路上又受到传输通道特性的影响，当它们混杂在一起被传感器转换成波形曲线时，呈显出混乱无规律的形态。因此需要从中进行识别——信号特征的提取。平稳定转速运转的机械设备，无论有多少个振动源，其产生的振动信号都是与转速相关的强迫振动信号，也是周期性信号。站在这个基础上，可以认定：凡是与转速相关的信号属于设备运转状态信号，与转速无关的信号属于工艺参数信号、结构参数信号、
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第四章信号特征提取——信号分;平均值描述信号的稳定分量，又称方值与有效值;通常峰值Xp是指振动波形的单峰;4．1．4脉冲指标脉冲;4．1．5裕度指标裕度指标C;STEP1STEP2STEP3;4．1．7峭度指标01峭度指;以上的各种统计指标，在故障诊断;4．2信号特征的频域提取方法;图4—1信号的时频关系4．2;关于频谱图的说明富里叶变;4．2．2周期信号与非周期信;周期性方波信号的频谱1周期;周期性方波信号的频谱2图4;非周期信号的频谱1非周期信;幅—频谱相—频谱图4—5矩形;在故障诊断的信号分析中需要对信;减少谱泄漏的措施为了减少谱;常用窗函数的时域图和频谱图图4;无标题;图4—9采样过程
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4．3．3 时间历程的频谱图像表示——三维瀑布 4．3．2 频谱的图像表示 频谱图在机械故障诊断系统中用于回答：故障的部位、类型、程度等问题。 振动参数有三项：频率、幅值、初相位。 相位差与各部件之间的运动关系相关； 频率与该部件的运动规律相关； 振幅与该部件的运动平稳性相关。 恒速运动的机械的特点： 各部件之间的运动关系在结构设计制造完成后，是不变的 同样，运动速度不随时间变化 则运动部件所激发的振动频率也是固定的 实测频谱中的位置与理论频率之间存在的原因偏差： 有时运动部件的特征频率在频谱图中的位置与理论频率存在一定的偏差。这是由于FFT数值计算的误
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一种用于机械设备故障诊断的信号特征提取方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 115828087 A
(43)申请公布日 2023.03.21
(21)申请号 202310139406.7
(22)申请日 2023.02.21
(71)申请人 山东大学
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基于电流信号特征提取和机器学习的感应电机故障诊断研究.docx
基于电流信号特征提取和机器学习的感应电机故障诊断研究
一、引言
感应电机作为现代工业生产中不可或缺的动力设备，其运行状态直接关系到生产效率和设备安全。然而，由于长时间运行、负载变化、环境影响等因素，感应电机可能会出现各种故障。为了实现对感应电机故障的快速、准确诊断，本文提出了一种基于电流信号特征提取和机器学习的故障诊断方法。该方法通过对感应电机电流信号的特征进行提取，并结合机器学习算法进行故障模式识别，实现对感应电机故障的有效诊断。
二、电流信号特征提取
电流信号是反映感应电机运行状态的重要信息之一。在故障诊断中，通过采集感应电机的电流信号，提取出能够反映电机运行状态的特征参数，是实现故障诊断
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基于电流信号特征提取和机器学习的感应电机故障诊断研究
一、引言
感应电机作为现代工业领域中的主要动力源，其运行状态直接关系到生产线的正常运行。然而，由于长期运行、负载变化和其他因素，感应电机常常会出现各种故障。为了实现早期故障诊断和预防性维护，基于电流信号特征提取和机器学习的感应电机故障诊断方法得到了广泛的研究和应用。本文旨在探讨基于电流信号特征提取和机器学习的感应电机故障诊断的研究，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、电流信号特征提取
感应电机故障诊断的基础是准确提取电流信号中的特征。电流信号中包含了丰富的电机运行信息，如转子故障、定子故障、轴承故障等。为了提取这些特征，可以采用多种信
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变转速下旋转机械瞬态特征提取与故障诊断：方法、应用与创新
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代工业体系中，旋转机械作为关键设备，广泛应用于电力、石化、冶金、航空航天等众多领域，是保障工业生产正常运行的核心部件。从火力发电中的汽轮机、发电机，到石油化工中的压缩机、泵，再到航空发动机等，旋转机械的稳定运行直接关系到整个生产系统的安全性、可靠性和生产效率。例如，在电力行业，汽轮机的高效稳定运转是实现电力持续供应的基础；在航空航天领域，航空发动机的性能和可靠性决定了飞行器的飞行安全和任务执行能力。
然而，在实际工业生产中，旋转机械常常工作在变转速工况下。这是由于生产工艺的需求变化，如化工过程中反应
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基于多尺度特征提取和迁移学习的风电机组轴承故障诊断方法研究
一、引言
随着风力发电技术的快速发展，风电机组的安全稳定运行对于电力系统的可靠性至关重要。其中，风电机组轴承的故障诊断是保障其正常运行的关键环节。传统的故障诊断方法往往依赖于专家的经验和知识，但这种方法存在主观性、耗时且难以应对复杂多变的故障模式。因此，研究一种高效、自动化的风电机组轴承故障诊断方法显得尤为重要。本文提出了一种基于多尺度特征提取和迁移学习的风电机组轴承故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确性和效率。
二、多尺度特征提取
多尺度特征提取是本文方法的核心技术之一。在风电机组轴承故障诊断中，不同尺度的故障特征信息对于诊断结果的
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基于声阵列的齿轮箱特征提取与故障诊断方法研究
摘要
齿轮箱是动力机械设备中重要的部件之一，广泛应用于船舶航海、航空航天、数控
机床等诸多领域，准确的齿轮箱故障诊断技术是维持其在极端恶劣的服役环境中正常稳
定运行的重要保障。目前齿轮箱的故障诊断中，难以准确诊断齿轮箱复合故障，因此急
需发展更为先进的信号检测技术、更为全面的特征提取技术和更为准确的故障诊断技术。
本文开展基于声阵列的齿轮箱特征提取与故障诊断方法研究。首先基于阵列信号原
理设计了适用于本文研究的传声器阵列，搭建了齿轮箱故障诊断试验台架，采用传声器
阵列采集齿轮箱各种状态下的声信号。其次结合阵列聚焦信号增强算法和小波阈值降噪
算法，提
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超高压往复压缩机常见故障及对策.docx
超高压往复压缩机常见故障及对策张绍武*耿东方(中国神华煤制油榆林化工分公司)摘要通过分析国内某20万t/aLDPE装置中的核心设备超高压往复压缩机的常见故障，找出造成故障的主要原因，并提出了相应的解决方法。关键词超高压往复压缩机LDPE装置常见故障中图分类号TQ051.21文献标识码B文章编号0254-6094(2014)05-0683-04超高压往复压缩机国内某新建的20万t/aLDPE装置的核心设备，其主要作用是把装置中乙烯的压力从24～25MPa提升至反应管内反应所需的压力(约260～300MPa)，而超高压往复压缩机运行周期短，操作、维护难度较大，严重影响LDPE装置长周期平稳运行，且
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《风力齿轮箱轴承故障的AE信号特征提取与诊断方法研究》
一、引言
随着风力发电技术的不断发展，风力发电机组的安全性和可靠性已成为业界关注的焦点。风力齿轮箱作为风力发电机组的核心部件之一，其轴承的故障诊断显得尤为重要。本文旨在研究风力齿轮箱轴承故障的声发射（AE）信号特征提取与诊断方法，以期为风力发电机组的维护和检修提供有效的技术支持。
二、风力齿轮箱轴承故障概述
风力齿轮箱轴承在长期运行过程中，由于多种原因（如磨损、疲劳、润滑不良等）可能发生故障。这些故障会导致轴承的性能下降，进而影响整个风力发电机组的运行效率和安全性。因此，及时发现并诊断轴承故障，对于保障风力发电机组的正常运行具有重要意义。
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利用振动信号进行机械故障特征提取与诊断的方法研究
目录
利用振动信号进行机械故障特征提取与诊断的方法研究（1）．．．．．．4
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1机械故障的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2振动信号分析的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．
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《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究课题报告.docx
《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究课题报告
目录
一、《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究开题报告
二、《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究中期报告
三、《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究结题报告
四、《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究论文
《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究开题报告
一、课题背景与意义
随着我国经济的快速发展，能源需求的不断增长，电力系统已经成为国家重要的基础设施之一。智能电网作为新一代的电力系统，具有