基于小波包分解與隨機(jī)森林的離心泵故障診斷

摘要： 針對(duì)核電廠離心泵在線故障診斷困難的問(wèn)題，提出了一種基于小波包分解與隨機(jī)森林的故障診斷方法。首先，利用小波包分解對(duì)離心泵電機(jī)驅(qū)動(dòng)端徑向垂直方向的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行3層分解并提取子頻帶能量特征。然后，基于離心泵振動(dòng)信號(hào)的波形數(shù)據(jù)提取時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征，并與小波包能量特征相結(jié)合作為隨機(jī)森林模型的輸入。最后，通過(guò)由振動(dòng)試驗(yàn)得到的離心泵振動(dòng)數(shù)據(jù)集對(duì)隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練，形成離心泵故障診斷模型，并對(duì)該... （共9頁(yè)）