基于时频分析的离心泵空化状态表征研究

空化检测对于保障离心泵运行的安全性和可靠性具有重要意义,已有研究侧重于信号采集和特征提取,对于空化诱发的振动噪声形成机理研究不够深入。为了实现离心泵空化状态的准确表征和有效识别,本文建立了基于信号调制理论的流体机械振动噪声信号模型,将流体激振信号和调制信号视为空化表征的有效信息成分,在此基础上提出了一种基于频带能量和峭度的主导频带时频分析方法,并结合卷积神经网络实现空化状态智能识别.最后,仿真信号和实际数据的分析结果验证了流体机械信号模型的合理性,也证明了所提出的主导频带时频分析方法的有效性。