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基于自适应小波神经网络的往复泵故障诊断
基于自适应小波神经网络的往复泵故障诊断
摘要：
随着工业自动化技术的不断发展，往复泵在各个工业领域中扮演着重要的角色。然而，由于工作环境的特殊性，往复泵故障的发生频率较高，对泵的正常运行产生了严重的影响。因此，开发一种有效的往复泵故障诊断方法具有重要的意义。本文提出了一种基于自适应小波神经网络的往复泵故障诊断方法，旨在提高往复泵故障的预测和诊断准确率。
一、引言
往复泵作为一种常用的流体传动设备，广泛应用于石油、化工、电力等行业。然而，由于工作环境复杂和设备长期运行的原因，往复泵故障频繁发生，严重影响了工业生产的正常进行。因此，对往复泵故障进行准确、快速的诊断具有重要的现实意义。
二、往复泵故障诊断方法综述
目前，往复泵故障诊断方法主要有频谱分析法、模式识别法、神经网络方法等。频谱分析法是传统的往复泵故障诊断方法之一，其原理基于往复泵故障所产生的振动信号分析。模式识别法通过构建特征空间，将往复泵故障与正常工作状态进行分类，但其准确率受特征选择和算法选择的影响较大。神经网络方法是近年来被广泛应用于往复泵故障诊断的方法，其通过构建多层神经网络，将往复泵故障的特征与故障状态进行映射。
三、基于自适应小波神经网络的往复泵故障诊断方法
本文提出了一种基于自适应小波神经网络的往复泵故障诊断方法，其主要包括数据采集、小波分解、特征提取和故障诊断四个步骤。
（1）数据采集：通过传感器对往复泵的振动信号进行实时采集，并将采集到的振动信号进行预处理，去除噪声和杂频等。
（2）小波分解：采用小波分解将振动信号进行多尺度分解，得到不同频率和幅值范围的小波系数。
（3）特征提取：根据故障特征的不同，选取合适的特征进行提取，如能量特征、频率特征等。
（4）故障诊断：将提取到的特征输入到自适应小波神经网络中进行训练和诊断。
四、实验与结果分析
为验证该方法的有效性，选取了某工业企业的往复泵进行了实验。实验结果表明，该方法能够准确地诊断往复泵的故障类型和程度，并且具有较高的准确率和鲁棒性。
五、结论
本文提出了一种基于自适应小波神经网络的往复泵故障诊断方法，通过对往复泵振动信号的采集、小波分解、特征提取和故障诊断等步骤，能够准确地预测和诊断往复泵的故障。该方法具有较高的准确率和鲁棒性，在实际应用中具有重要的意义。
参考文献：
[1]王世红.基于小波神经网络的往复泵故障诊断[D].河南大学,2019.
[2]魏聪，马磊.基于小波包分析与自适应滤波组合的往复泵故障诊断[J].机械科学与技术，2018,37(1):89-93.
[3]张三，李四.基于智能算法的往复泵故障诊断方法研究[J].往复泵与压缩机，2017,28(3):45-50.