10.3969/j.issn.1000-3932.2015.11.012
基于出口压力脉动奇异值的离心泵早期汽蚀故障诊断
离心泵发生汽蚀故障时的空化流动会使内部流场发生改变，选择适当的算法对蕴含流场信息的出口压力脉动信号进行处理与分析，就可以判断离心泵是否发生汽蚀和汽蚀所处阶段。利用提升db4小波在频域与时域上优异的性能，将离心泵出口处的压力脉动信号分解到不同的时频子空间，通过构建小波重构系数矩阵保证时频信息的完备；随后对时频矩阵进行奇异值分解（ SVD）求取奇异值特征向量；再将所有得到的特征向量作为样本，对改进的BP神经网络进行训练，建立压力脉动信号到汽蚀不同阶段的映射。随机检测几种工况下的压力脉动信号，测试结果表明：对出口压力脉动信号进行小波奇异值分解，可以较好地识别离心泵的早期微弱汽蚀故障，抗干扰性和精确性优于传统诊断方法。
离心泵、汽蚀、压力脉动、奇异值分解、故障诊断、提升db4小波
TH311(泵)
吉林省科技发展计划项目20130206008GX
2015-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1220-1225
