基于GWO-SPA和MSE的往复压缩机气阀故障特征提取方法
针对往复压缩机气阀振动信号非线性及非平稳性特征,提出一种基于灰狼算法优化平滑先验分析(SPA),并结合多尺度样本熵的往复压缩机气阀故障特征提取方法。以多尺度样本熵均值和偏度的平方作为适应度函数,利用灰狼算法对SPA的参数λ进行寻优,将寻优后的参数λ代入SPA中对往复压缩机气阀处振动加速度信号进行自适应分解,得到信号的趋势项和去趋势项;然后分别求取去趋势项数据的多尺度样本熵均值和偏度的平方,以此作为往复压缩机气阀信号的特征向量输入支持向量机中进行训练与测试。实验结果表明,该方法可以有效提取往复压缩机气阀的故障特征。
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