【摘 要】
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活塞杆是往复压缩机的核心运动部件之一,一旦发生松动、断裂等故障易导致恶性事故。压缩机运行负荷与故障均会导致活塞杆运行状态的改变,从活塞杆运行数据中提取故障特征需排
【机 构】
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高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室,压缩机技术国家重点实验室（压缩机技术安徽省实验室）
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFF0203305),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JD1912),压缩机技术国家重点实验室(压缩机技术安徽省实验室)开放基金项目(SKL-YSJ201808)
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活塞杆是往复压缩机的核心运动部件之一,一旦发生松动、断裂等故障易导致恶性事故。压缩机运行负荷与故障均会导致活塞杆运行状态的改变,从活塞杆运行数据中提取故障特征需排除压缩机运行负荷的影响。本文分别采用改进的离散点包络与信息熵评估方法,从活塞杆轴心轨迹中提取特征参数,采用流形学习方法进行特征降维后构建负荷敏感特征集,与常规包络方法提取特征进行对比,证明了本文方法提取的活塞杆运行状态特征具有更强的敏感性;进一步应用神经网络构建负荷识别模型,实现了压缩机运行负荷的自动识别,为消减负荷影响,实现变负荷工况下压缩机故
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