【摘 要】
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离心式压缩机作为天然气输送的动力设备，其运行状态的好坏直接影响到成套设备的工作状况，尤其是其关键部件转子系统，对其进行状态识别和故障诊断，可以减小其大修次数，降低维修费用
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离心式压缩机作为天然气输送的动力设备，其运行状态的好坏直接影响到成套设备的工作状况，尤其是其关键部件转子系统，对其进行状态识别和故障诊断，可以减小其大修次数，降低维修费用，并可为大修及报废的决策提供依据。 本文从离心式压缩机的结构特点和基本原理入手，对产生转子系统振动的原因及特征进行了概述，针对故障诊断中故障原因和故障现象之间的不确定性，提出一种模糊诊断的模型，根据实验、经验和统计的数据，基于征兆对于故障的肯定及否定程度，引入了修正模糊关系矩阵，实现了转子系统的模糊逻辑诊断并验证了该方法的正确性。 然后对比分析了三种聚类算法，选用国际上通用的经典数据集和转子系统数据集进行分析比较，在此基础上介绍了聚类有效性分析，对转子系统不平衡数据进行分析得出了相对合适的聚类类别数和加权指数。 最后应用模糊聚类的方法建立转子系统故障诊断的中心向量矩阵，以此作为标准状态矩阵，并基于转子系统的灰色特征引入灰色系统理论，对待诊状态与标准状态作灰色关联度分析，再依据灰色关联度大小识别设备状态及诊断故障。
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