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题名基于优化SVM的多级离心泵定转子碰摩故障诊断
被引量：2
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作者
李有根
马文生
李方忠
王庆锋
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机构
重庆理工大学机械工程学院
重庆水泵厂有限责任公司
重庆机床(集团)有限责任公司
北京化工大学机电工程学院
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出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2023年第4期228-234,共7页
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基金
国家重点研发计划子课题(2020YFC1512403)
重庆市科技局重点项目(cstc2018jszx-cyzdX0167)。
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文摘
针对工程实际中多级离心泵碰摩故障诊断准确率不高的现象,提出了一种基于优化支持向量机(SVM)的多级离心泵碰摩故障诊断方法,其特点是能从小样本振动信号中提取最有效的故障特征,优化模型的输入样本质量和参数并完成诊断。通过多级离心泵故障模拟试验台,获得实际产品的碰摩信号,采用集合经验模态分解(EEMD)算法进行时频域和信息熵特征的提取,并采用顺序特征选择(SFS)算法进行特征选择,结合网格搜索(GS)和粒子群优化(PSO)算法进行模型参数优化,建立了基于SVM的故障分类模型。实验结果表明,该方法对多级离心泵的碰摩故障有较高的识别精度,具有良好的实用性,可以为多级离心泵的碰摩故障诊断提供一定的参考价值。
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关键词
多级离心泵
碰摩
支持向量机
集合经验模态分解
粒子群算法
顺序特征选择
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Keywords
multi-stage centrifugal pump
rubbing
SVM
EEMD
PSO
SFS
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分类号
TV32.2
[水利工程—水工结构工程]
TV32.3
[水利工程—水工结构工程]
TV53.3
[水利工程—水利水电工程]
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