摘要
为实现压缩机气阀故障的智能快速诊断,提出基于小波包分解-KPCA-SVM的气阀故障诊断技术。采用小波包对气阀振动信号进行分解,通过KPCA对特征向量进行数据降维,实现状态信息凝聚,利用SVM对故障进行自动识别和分类。以气阀正常、阀片断裂、弹簧失效和气阀漏气等四种状态为对象进行验证,经小波包-KPCA特征提取后数据从8维降至3维,分类正确率为95%,优于常规信号特征。研究结果可为压缩机气阀故障诊断、气阀更换与维修提供指导方向。
出处
《石油和化工设备》
CAS
2021年第11期53-56,共4页
Petro & Chemical Equipment
