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基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断
往复泵是一种常用的工业设备，广泛应用于石油、化工、冶金等行业。然而，由于长期运行和环境因素的影响，往复泵存在多种故障，如轴承故障、密封件泄漏、阀门失效等，这些故障给生产造成严重的影响。因此，开发一种高效准确的往复泵故障诊断方法具有重要的理论和实际意义。
传统的往复泵故障诊断方法主要是依靠人工经验判断和振动、声音信号分析。然而，这些方法往往需要专业的技术人员进行分析，且存在主观性和局限性。近年来，基于机器学习和深度学习的往复泵故障诊断方法得到了广泛的关注。其中，小波神经网络因其在信号处理和模式识别方面的优势而备受瞩目。
小波神经网络是一种将小波分析和神经网络结合的算法，具有时频局部性和平移不变性等优点。在往复泵故障诊断中，可以利用小波分析方法对振动或声音信号进行时频分析，然后将时频图像作为小波神经网络的输入，实现往复泵故障的自动诊断。
本文提出的基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断方法分为以下几个步骤：数据采集、特征提取、训练和诊断。
首先，在实验台架上搭建往复泵故障模拟装置，设置不同故障模式和运行条件，通过传感器采集泵的振动信号或声音信号。采集到的信号需要进行预处理，包括滤波、降噪和归一化等操作，以提高后续分析的准确性。
接着，利用小波分析方法对预处理后的信号进行时频分析，获得时频图像。时频图像可以反映信号在时域和频域上的特征，对于故障特征的提取具有较强的表达能力。在时频图像中，往复泵故障通常表现为能量集中、频谱异常、频率突变等特征。
然后，利用紧致型小波神经网络进行训练和学习。紧致型小波神经网络是一种多层次并行计算的神经网络模型，可以自动学习和提取时频图像的特征。在训练过程中，将大量的正常和故障样本输入网络进行训练，通过不断调整网络的权值和阈值，使网络能够识别不同的故障模式。
最后，利用训练好的紧致型小波神经网络对新的往复泵信号进行诊断。将待诊断信号输入到网络中，通过网络计算得到每个类别的置信度，选取置信度最高的类别作为诊断结果。同时，可以根据网络的输出和故障模式库进行故障定位和等级划分。
为了验证所提方法的有效性，本文设计了实验验证。通过实验台架测试了不同故障模式下往复泵的振动信号，采集了大量的训练和测试样本。实验结果表明，基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断方法可以实现快速准确的故障诊断，对于往复泵的故障诊断具有较高的可行性和可靠性。
总结来说，本文基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断方法结合了小波分析和神经网络的优势，能够自动提取时频图像的特征，并实现对往复泵故障的准确诊断。该方法具有较高的实用性和可行性，为往复泵故障的快速定位和专家级诊断提供了一种新的解决方案。