机电技术2024,Issue(3) :38-42.DOI:10.19508/j.cnki.1672-4801.2024.03.008

基于多尺度CNN的五缸泵液力端阀门故障诊断方法

段佳鸿 张涛 黄爽
机电技术2024,Issue(3) :38-42.DOI:10.19508/j.cnki.1672-4801.2024.03.008

基于多尺度CNN的五缸泵液力端阀门故障诊断方法

段佳鸿 1张涛 1黄爽1
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作者信息

  • 1. 四川大学 机械工程学院 测控系,四川 成都 610065
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摘要

文章针对钻井泵液力端阀门故障,提出一种智能诊断方法.根据五缸泵机械传动特性,利用角度编码器和振动传感器,对8种工况下的单冲程振动信号进行保形分段三次Hermite插值和z-score归一化处理;采用不同尺度的一维卷积神经网络(CNN)模型进行特征提取和融合,实现对五缸泵液力端吸入阀和排出阀的故障诊断.通过在HH2400泵上进行大量实验,对不同混合工况下实验数据验证分析,结果表明该方法性能优于其他方法,稳定性好,最大诊断准确率达到98.70%.

关键词

五缸泵/阀门/故障诊断/Hermite插值/多尺度CNN

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基金项目

四川省科技计划项目(2022YFG0063)

中央在川高校院所重大科技成果转化(2022ZHCG0120)

出版年

2024
机电技术
福建省机械科学研究院

机电技术

影响因子:0.206
ISSN:1672-4801
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