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基于时频图像特征的往复压缩机故障诊断

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.58 MB | 2021-06-01

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　　往复压缩机的故障诊断技术能够为工业生产提供有效保障，针对传统方法诊断准确率不高的问题，提出了一种基于振动信号时频图像灰度共生矩阵-方向梯度直方图（ GLCN-HOG）特征融合的往复压缩机故障诊断方法。首先，采用小波变换的方法处理往复压缩机的振动信号，生成时频图像;其次，利用灰度共生矩阵（GLCM）和方向梯度直方图（HOG）的方法提取时频图像特征，融合构建GHCM-HOG特征;最后，将融合特征输入支持向量机（SVM）进行分类，以判别往复压缩机的运行状态。实验结果表明，所提方法对设备的状态识别准确率可以达到92.33%，能够实现往复压缩机的准确诊断。

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