VMD與多重分形奇異譜的往復(fù)壓縮機(jī)故障特征預(yù)測(cè)方法

VMD與多重分形奇異譜的往復(fù)壓縮機(jī)故障特征預(yù)測(cè)方法標(biāo)題：VMD與多重分形奇異譜的往復(fù)壓縮機(jī)故障特征預(yù)測(cè)方法摘要：往復(fù)壓縮機(jī)在能源領(lǐng)域和工業(yè)生產(chǎn)中具有廣泛應(yīng)用。由于其運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜、工作過(guò)程中易受到各種因素的影響，往復(fù)壓縮機(jī)的故障預(yù)測(cè)成為提高設(shè)備可靠性和運(yùn)行效率的重要問(wèn)題。本論文提出了一種結(jié)合變分模態(tài)分解(VariationalModeDecomposition,VMD)和多重分形奇異譜(MultifractalSingularSpectrum,MSS)的方法，用于往復(fù)壓縮機(jī)故障特征的預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行VMD分解，可以將原始信號(hào)分解為多個(gè)獨(dú)立的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(IntrinsicModeFunction,IMF)。然后，利用MSS對(duì)每個(gè)IMF進(jìn)行分形奇異譜分析，得到不同尺度下的譜特征。最后，基于這些特征，建立往復(fù)壓縮機(jī)故障預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)往復(fù)壓縮機(jī)故障的發(fā)生。關(guān)鍵詞：往復(fù)壓縮機(jī)；故障預(yù)測(cè)；變分模態(tài)分解；多重分形奇異譜1.引言往復(fù)壓縮機(jī)作為一種重要的能源轉(zhuǎn)換設(shè)備，在工業(yè)生產(chǎn)和能源領(lǐng)域中起著至關(guān)重要的作用。然而，由于其特殊的工作原理和復(fù)雜的環(huán)境條件，往復(fù)壓縮機(jī)容易發(fā)生故障，導(dǎo)致設(shè)備的可靠性和運(yùn)行效率下降。因此，往復(fù)壓縮機(jī)的故障預(yù)測(cè)成為研究的熱點(diǎn)之一。2.變分模態(tài)分解(VMD)的原理與算法2.1VMD的原理VMD是一種信號(hào)分解方法，將原始信號(hào)分解為一組互相正交、時(shí)頻局部化的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(IMF)。通過(guò)迭代求解優(yōu)化問(wèn)題，可以得到每個(gè)IMF的頻率和幅值信息。2.2VMD的算法步驟（1）初始化：確定信號(hào)的窗長(zhǎng)和分解層數(shù)。（2）計(jì)算信號(hào)的希爾伯特譜：采用希爾伯特變換將信號(hào)轉(zhuǎn)化為解析信號(hào)。（3）計(jì)算信號(hào)的能量因子：將希爾伯特譜進(jìn)行歸一化，得到能量因子。（4）迭代求解：通過(guò)離散優(yōu)化問(wèn)題求解每個(gè)IMF的頻率和幅值信息。3.多重分形奇異譜(MSS)的原理與應(yīng)用3.1MSS的原理多重分形奇異譜是一種基于分形理論的信號(hào)分析方法，可以揭示信號(hào)的分形特征。通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波變換和分形分析，可以得到不同尺度下的譜特征。3.2MSS的應(yīng)用MSS已經(jīng)在故障診斷和預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。通過(guò)分析信號(hào)的分形特征，可以提取到信號(hào)內(nèi)在的故障信息，用于故障的預(yù)測(cè)和診斷。4.往復(fù)壓縮機(jī)故障特征預(yù)測(cè)方法4.1數(shù)據(jù)采集和處理收集往復(fù)壓縮機(jī)振動(dòng)信號(hào)，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、去趨勢(shì)等。4.2VMD分解將預(yù)處理后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行VMD分解，得到多個(gè)IMF分量。4.3MSS分析對(duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行MSS分析，提取不同尺度下的分形特征。4.4特征提取和故障預(yù)測(cè)模型建立利用MSS分析得到的分形特征，構(gòu)建往復(fù)壓縮機(jī)故障預(yù)測(cè)模型，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的往復(fù)壓縮機(jī)故障特征預(yù)測(cè)方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別往復(fù)壓縮機(jī)的故障，并在故障預(yù)測(cè)中具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。6.結(jié)論與展望本文提出了一種結(jié)合VMD和MSS的往復(fù)壓縮機(jī)故障特征預(yù)測(cè)方法。通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行VMD分解和MSS分析，提取信號(hào)的分形特征，并建立故障預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效地預(yù)測(cè)往復(fù)壓縮機(jī)的故障。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化模型的性能，并在其他領(lǐng)域中應(yīng)用該方法。參考文獻(xiàn)：[1]YangY,ZhangH,DingL,etal.Faultdetectionanddiagnosisfornonlinearvibrationsystemsbasedonvariationalmodedecompositionandsparserepresentation[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing,2019,116:474-500.[2]GaoZ,ChenG,ChengJ,etal.Multifractalspectrumanalysisforturn-to-turninsulationfaultdiagnosisofthelinearinductionmotor[J].Measurement,2019,136:359-369.[3]HuangP,LiW,ChenD,etal.Faultdiagnosisforreciprocatingcompressorofairconditi