摘要
本发明公开了一种基于自适应增强算法的离心泵空化状态识别方法。方法包括:安装振动传感器采集获取离心泵工作状态下的振动信号,对振动信号进行处理得到振动特征集合,并将其作为数据集,然后构建离心泵空化状态识别模型,接着训练离心泵空化状态识别模型得到训练后的离心泵空化状态识别模型,实时采集离心泵工作的待测振动信号并输入到训练后的离心泵空化状态识别模型中得到离心泵空化状态识别值,根据离心泵空化状态识别值处理得到实时的离心泵空化状态识别结果。本发明实现了对离心泵空化状态的精准、实时识别,并提高了识别模型的自适应增强能力和持续优化能力,对于保障离心泵的正常运行、减少设备损坏和生产事故风险具有重要意义。
技术关键词
离心泵
状态识别方法
振动特征
振动传感器
经验模态分解方法
信号
算法
门控循环单元网络
二阶带通滤波器
长短期记忆网络
非线性特征
时域特征
频域特征
数据
泵轴
加速度