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公开(公告)号:CN118349874B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202410529475.3
申请日:2024-04-29
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F17/11 , G06F18/2411 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种基于特征频率和峭度的泵汽蚀状态诊断方法,基于泵运行状态监测系统,获取泵运行时的振动信号;采用五点三次Savitzky‑Golay滤波算法对原始振动信号进行降噪处理;利用短时傅里叶变换获取信号的频率、幅值和相位信息,明确汽蚀特征频率分布;对信号进行三分之一倍频程分析,得到信号不同频段的能量随汽蚀发展的变化规律;计算信号的峭度与各个频段的均方根值RMS;将流量状态、峭度及RMS三个参数作为双层BPNN神经网络的输入变量,对离心泵汽蚀状态进行识别与分类。本发明能够在各个流量工况下对泵的汽蚀状态进行准确识别与分类,实现泵汽蚀状态的实时监测,提高设备稳定性和可靠性,有效降低设备成本及运行和维护费用。
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公开(公告)号:CN118349874A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410529475.3
申请日:2024-04-29
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F17/11 , G06F18/2411 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种基于特征频率和峭度的泵汽蚀状态诊断方法,基于泵运行状态监测系统,获取泵运行时的振动信号;采用五点三次Savitzky‑Golay滤波算法对原始振动信号进行降噪处理;利用短时傅里叶变换获取信号的频率、幅值和相位信息,明确汽蚀特征频率分布;对信号进行三分之一倍频程分析,得到信号不同频段的能量随汽蚀发展的变化规律;计算信号的峭度与各个频段的均方根值RMS;将流量状态、峭度及RMS三个参数作为双层BPNN神经网络的输入变量,对离心泵汽蚀状态进行识别与分类。本发明能够在各个流量工况下对泵的汽蚀状态进行准确识别与分类,实现泵汽蚀状态的实时监测,提高设备稳定性和可靠性,有效降低设备成本及运行和维护费用。
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