基于神经网络的往复压缩机缸套故障诊断研究

往复压缩机是油田生产的关键设备,结构复杂,激励源多,易发生故障。其中缸套是往复压缩机的重要部件,对其进行故障诊断具有十分重要的意义。首先对采集的缸套振动信号预处理,应用奇异值降噪方法提高信噪比。然后利用时域、频域分析对降噪后的信号提取特征参数,把提取的特征参数作为神经网络的输入实现缸套的故障建模和故障诊断。试验表明,提出的方法具有较高的故障识别率,正确率达到80%。