基于融合信号的化工压缩机组健康管理研究

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中文摘要：为了提升化工压缩机组运行的安全性与稳定性,介绍一种基于融合信号的压缩机组健康管理方法.先通过对振动信号频域图与故障特征的提取,训练出基于卷积神经网络的压缩机状态诊断模型,然后以此为基础,利用诊断模型对融合信号的处理与分析,判断压缩机组是否出现故障,并确定故障的具体类型.通过实践应用验证发现,相对于传统压缩机组运行状态监控系统故障检测结果准确率,基于融合信号的卷积神经网络诊断模型具有更加良好的诊断效果,因而可将该方法大规模推广到化工压缩机组健康监测工作当中.

作者：

田振华

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作者单位：

青海盐湖海纳化工有限公司,青海西宁 810000

关键词：

融合信号压缩机健康管理卷积神经网络

出版年：

2024

化学工程与装备

福建省化工研究所　福建省化工学会

化学工程与装备

影响因子：0.268

ISSN：1003-0735

年,卷(期)：2024.(11)