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基于小波包样本熵和SVM的水泵机组振动故障诊断

2017-03-21陈英强陈煜敏符向前肖志怀赖冠文张嘉勋

中国农村水利水电 2017年3期
关键词:故障诊断分类故障

陈英强,陈煜敏,蒋 劲,符向前,肖志怀,赖冠文,张嘉勋

(1.武汉大学 动力与机械学院,武汉 430072;2.武汉大学 电气工程学院,武汉 430072;3. 广东省水利厅,广州 510000)

水泵机组故障诊断是指根据采集到的水泵机组运行信号,判断机组的运行状态,是正常、异常还是故障状态。当机组处于异常或故障状态时,可以根据收集的信息分析故障原因,提取故障的特征;并针对对应的故障给出维修决策[1]。由于水泵机组工作原理和机组结构的复杂性和特殊性,引起机组故障的原因往往错综复杂,因为水泵机组同一台机组各部件间都是紧密耦合且互相关联的,各不同设备间也都存在着紧密的联系,在生产运行中形成一个各部件相互耦合的整体。当故障发生时,其症状和原因之间常表现出很强的随机性和不确定性。因此,如何利用实时的状态信息中的有用信息尽早识别出故障的种类是很有必要的。这种方法可以改变传统的水泵机组检修方式,传统水泵检修方式是定期维护和事后维修[2],这种检修方式具有很大的被动性,并且经常会造成过度维修,定期维护中很多机组状态良好,但是依然需要检修,这造成不必要的经济损失,有些机组已经出现故障,但直到定期维护时才发现,错过了最佳的维修期。对于状态良好的机组,在检修后反而出现状态不良,如果能够根据机组的实时运行信息,实时监测其运行状态,将被动维修变成主动维修,这样就能够尽早发现故障,降低泵站损失,减少不必要的维修费用,降低运行成本。……

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