【摘 要】
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为了实现对压缩机故障的准确诊断和实时检测,保证天然气压缩机的稳定运行,提出一种基于喘振谱分析的压缩机故障智能检测技术。对在故障工况下的天然气压缩机喘振时间序列进行
【机 构】
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中国石油天然气股份有限公司管道沈阳输油气分公司,西气东输管道公司山西管理处临汾分输站,中国石油西气东输管道公司
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为了实现对压缩机故障的准确诊断和实时检测,保证天然气压缩机的稳定运行,提出一种基于喘振谱分析的压缩机故障智能检测技术。对在故障工况下的天然气压缩机喘振时间序列进行样本数据采集,对采集的样本数据进行故障信号特征提取,采用小波变换方法进行压缩机故障信号的时频分解,运用喘振谱分析方法提取故障特征参量,以提取的故障特征参量为测试样本集,通过故障分类器实现故障智能检测识别。仿真结果表明,采用该方法进行压缩机故障检测的准确检测概率较高,对故障点的定位识别性能较好,实现天然气压缩机故障的智能诊断。
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