【摘 要】
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针对离心泵振动信号的非线性非平稳的特征,提出了一种基于可视图构建复杂网络(简称可视图网络)节点重要性度量的离心泵故障诊断方法。采用可视图的方法构建网络,提取网络中的
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针对离心泵振动信号的非线性非平稳的特征,提出了一种基于可视图构建复杂网络(简称可视图网络)节点重要性度量的离心泵故障诊断方法。采用可视图的方法构建网络,提取网络中的特征参数,对离心泵的正常、不对中、不平衡和基础松动4种状态进行分析得到,可视图网络比相关系数网络能提取更为准确的网络信息,更能准确的对离心泵的故障进行诊断分析。通过对网络中重要节点的度量,得到网络节点重要性的综合评价结果,采用中间中心度(BC)指标进行故障诊断,诊断正确率能达到98.7%,与其它指标相比更适合故障诊断。研究结果表明,基于可视图网络节点重要性度量的方法对离心泵振动故障能进行较为准确的诊断。
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