变转速往复压缩机的等概率关联规则诊断方法

往复压缩机在变转速工作时,振动信号的特征指标呈现多变性和不稳定性,直接通过特征判断设备状态的正确率会大大降低,且传统的故障诊断通常需要提取大量特征,组成高维特征向量,容易造成信息冗余,影响分析的正确率和效率。为此,提出了基于等概率关联规则的变转速特征挖掘方法。首先提取不同转速下振动信号的特征值,然后根据等概率区间划分对特征值进行离散化处理,最后利用关联规则挖掘转速与相关特征之间的变化关系进行特征选择,并将挖掘结果用于往复压缩机状态诊断。通过诊断效果对比可以看出:基于等概率关联规则挖掘得到的特征向量可以有效提高往复压缩机状态诊断的准确率;与等宽度和等密度离散化方法相比,等概率方法的离散化效果更好、区间保留的信息更有效;该方法对试验数据和工业设备之间的数据通用具有良好的鲁棒性,可进行实际应用。研究结果可为压缩机状态诊断提供依据。