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公司動態(tài)

HHT與RBF神經網絡在離心泵故障振動信號處理中的應用

閱讀:1607          發(fā)布時間:2012-11-7
  根據離心泵故障振動信號的特點,提出了一種Hilbert-Huang變換(HHT)和徑向基(RBF)神經網絡相結合的離心泵振動信號故障診斷新方法。首先,將離心泵振動信號時間序列數據經驗模態(tài)分解(EmpiricalModeDecomposition,簡稱EMD),然后經過Hilbert-Huang變換獲得各模態(tài)(IntrinsicModeFunctions,簡稱IMF)的能量,并以“能量比”為元素,利用能量比構造離心泵振動信號的特征向量可以很好刻畫不同振動故障信息;應用RBF神經網絡建立了從特征向量到故障模式之間的映射實現故障的診斷,對于離心泵的正常狀態(tài)、質量不平衡、轉子不對中和基礎松動故障具有很高的診斷率。實驗研究結果表明,該方法可以有效地對離心泵振動信號進行診斷。
  
  離心泵有立式、臥式、單級、多級、單吸、雙吸、自吸式等多種形式。其主要的工作原理有:離心是物體慣性的表現。比如雨傘上的水滴,當雨傘緩慢轉動時,水滴會跟隨雨傘轉動,這是因為雨傘與水滴的摩擦力做為給水滴的向心力使然。但是如果雨傘轉動加快,這個摩擦力不足以使水滴在做圓周運動,那么水滴將脫離雨傘向外緣運動。就象用一根繩子拉著石塊做圓周運動,如果速度太快,繩子將會斷開,石塊將會飛出。這個就是所謂的離心離心泵就是根據這個原理設計的。高速旋轉的葉輪葉片帶動水轉動,將水甩出,從而達到輸送的目的。

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