[发明专利]一种储气库注采压缩机组自适应故障诊断方法及设备有效
| 申请号： | 201310585600.4 | 申请日： | 2013-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN103603794A | 公开（公告）日： | 2014-02-26 |
| 发明（设计）人： | 张来斌;胡瑾秋;梁伟;李文强;王安琪 | 申请（专利权）人： | 中国石油天然气集团公司;中国石油大学(北京) |
| 主分类号： | F04B51/00 | 分类号： | F04B51/00 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 任默闻 |
| 地址： | 100007 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种储气库注采压缩机组自适应故障诊断的方法及设备，所述方法包括：采集压缩机的振动信号以及振动信号对应的时域特征指标；利用小波包分解能量特征提取方法提取振动信号的能量特征值；根据能量特征值以及振动信号对应的时域特征指标组成待诊断特征向量；对初步分类自组织竞争网络模型、精确分类概率神经网络模型进行训练；将待诊断特征向量带入训练后的初步分类自组织竞争网络模型，得到初步模式；根据初步模式获取对应的训练后的精确分类概率神经网络模型；根据训练后的精确分类概率神经网络模型对初步分类后的待诊断特征向量进行精确识别，得到所述振动信号的故障类型。有效的提高储气库注采压缩机组变工况条件下的故障诊断精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 储气库注采 压缩 机组 自适应 故障诊断 方法 设备 | ||
【主权项】：
一种储气库注采压缩机组自适应故障诊断的方法，其特征是，所述的方法具体包括：采集压缩机的振动信号以及所述振动信号对应的时域特征指标；利用小波包分解能量特征提取方法提取所述振动信号的能量特征值；根据所述的能量特征值以及所述振动信号对应的时域特征指标组成待诊断特征向量；对初步分类自组织竞争网络模型、精确分类概率神经网络模型进行训练；将所述的待诊断特征向量带入训练后的初步分类自组织竞争网络模型，得到初步模式；根据所述的初步模式获取对应的训练后的精确分类概率神经网络模型；根据训练后的精确分类概率神经网络模型对初步分类后的待诊断特征向量进行精确识别，得到所述振动信号的故障类型。
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