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基于多源信号融合的离心泵叶轮磨损故障分析

郭文琪 田慕琴 宋建成 耿蒲龙 姚宇

郭文琪,田慕琴,宋建成,等.基于多源信号融合的离心泵叶轮磨损故障分析[J].工矿自动化,2018,44(6):74-79..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018020029
引用本文: 郭文琪,田慕琴,宋建成,等.基于多源信号融合的离心泵叶轮磨损故障分析[J].工矿自动化,2018,44(6):74-79..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018020029
GUO Wenqi, TIAN Muqin, SONG Jiancheng, et al. Wear fault analysis of centrifugal pump impeller based on multi-source signal fusio[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(6): 74-79. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018020029
Citation: GUO Wenqi, TIAN Muqin, SONG Jiancheng, et al. Wear fault analysis of centrifugal pump impeller based on multi-source signal fusio[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(6): 74-79. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018020029

基于多源信号融合的离心泵叶轮磨损故障分析

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018020029
基金项目: 

山西省科技重大专项项目(20131101029)

山西省物联网产业发展及应用分析预测(kxkt1605)

详细信息
  • 中图分类号: TD636

Wear fault analysis of centrifugal pump impeller based on multi-source signal fusio

  • 摘要: 针对离心泵故障信号易被噪声淹没、数据分析困难的问题,提出了一种基于多源信号融合的离心泵叶轮磨损故障分析方法。采集离心泵叶轮正常状态和磨损状态下蜗壳、出水口和底座3处的振动信号及原动机接线端的电信号;采用小波包分解提取振动信号的特征频段,通过横向比较各频段能量值确定底座可作为最佳检测点,通过纵向比较各频段能量值以缩小频率分析范围;在缩小频率分析范围的基础上,采用线性调频Z变换对原动机接线端的电信号进行频谱分析,将故障特征频率与3次谐波频率分离,从而精确提取到故障特征频率。试验结果验证了该方法的有效性。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2018-06-10

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