天然气压气机械设备故障信号时频分析特征提纯

【摘要】：天然气压气站压气机械设备工作环境恶劣,故障多发,而机械设备的故障状态下的振动噪声信号是研究机械设备故障诊断的有效载体。为有效进行故障诊断,需要对机械设备的故障信号进行提纯分析和特征提取等研究。提出基于时频分析技术的WVD和Hough变换结合的方法对低信噪比的故障信号进行提纯算法。首先分析了非平稳信号处理技术的基本原理,对原始信号的滤波和检测、频谱分析等处理,分析了时频分析特性和对应的条件,提出采用时间均值、频率均值、时间散布和频率散布四个特征值作为时频分析的特征提取量。仿真实验以某天然气压气站某型压缩机故障振动下采集信号样本为研究对象,进行提纯滤波和特征提取仿真,仿真实验得到降噪滤波和WVD及Hough变换算法下的检测结果,表明在强干扰背景SNR为-8dB下,有卓越的滤波降噪和检测性能,特征提纯检测性能相比传统算法提高18%以上。为天然气压缩机故障诊断奠定了可靠的理论基础。 【作者单位】： 中石油西气东输管道公司;
【关键词】： 时频分析 振动信号 提纯 天然气 机械设备
【分类号】：TH165.3
【正文快照】： 1引言天然气压气站机械设备工作环境恶劣复杂,机械设备老化严重,故障频发。研究有效的智能故障检测方法,成为机械和信号处理学科研究的理论热点。机械故障诊断学科是近三十年发展起来的一门新兴学科,智能机械设备故障诊断已不是简单的拆装、连接等机械问题,而是结合了信号处理

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