基于示功图几何性质与神经网络的往复压缩机气阀故障诊断.pdf

【正文】 本文主要探讨了一种基于示功图几何性质与神经网络的往复压缩机气阀故障诊断方法。示功图作为评估往复压缩机工作性能和运行状况的关键依据，其特征明确，对于深入诊断机器故障具有显著优势。相较于传统的机体表面振动分析，示功图能更直观地揭示设备内部问题。 文章提出了一种创新性的示功图特征定量描述方法，该方法利用平面图形的几何性质来提取关键参数。通过这种方法，可以更精确地捕捉到往复压缩机在不同工况下的异常特征。为了验证这种方法的有效性，研究人员在四种常见状态下（正常状态和其他三种故障状态）收集了往复压缩机的示功图数据，同时提取了振动信号的时域统计指标作为特征向量。 采用BP神经网络作为分类器，对提取的特征进行训练和测试，结果显示，该方法对气阀故障的识别率达到了100%，这意味着该方法能够非常有效地识别出往复压缩机的异常状态。这为提高在线状态监测和故障诊断的准确性提供了有力支持。 关键词涵盖的领域包括示功图、往复压缩机、气阀、几何性质以及故障诊断。这些关键词强调了研究的核心内容，即通过分析示功图的几何特性，结合神经网络技术，实现对往复压缩机气阀故障的高效诊断。 这项研究将示功图的几何特性与神经网络模型相结合，创建了一种新的故障诊断工具，对于提升工业设备的维护效率和减少停机时间具有重要意义。这种方法的应用不仅限于往复压缩机，也可以推广到其他依赖示功图进行状态监测的机械设备，对于推动工业领域的智能维护和预防性维护策略具有深远影响。未来的研究可能进一步优化神经网络模型，探索更多类型的特征参数，以增强诊断的全面性和精度。