一种离心泵振动故障融合诊断方法及振动信号采集装置,其特点是:它通过离心泵振动信号采集装置采集离心泵的正常状态,质量不平衡,转子不对中和基础松动振动信号;利用小波包分解,重构技术实现离心泵振动信号的特征量提取,并将特征向量分别输入子模糊神经网络I和II,由模糊模式识别子系统预处理后代替相应的传感器信度函数分配的相关系数,整个子模糊神经网络包括数据模糊化层,输入层,隐含层和输出层,利用D-S证据理论的组合规则,求得融合后信度函数分配,从而实现离心泵的正常,不平衡,不对中和基础松动状态的融合诊断.其方法科学合理,诊断效率高,诊断结果准确;信号采集装置具有结构简单,性能可靠,信号采集全面,真实有效优点.
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