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文档简介

输油泵作为石油化工行业的重要设备，一旦出现故障就会造成生产停滞和质量问题。因此，采用适当的诊断与评估方法对输油泵机组进行维护和管理尤为重要。本文介绍了一种基于经验模态分解（EMD）和支持向量机（）EMD算法将原始信号分解成多个固有模态函数（F），然后提取FM分类器进行故障诊断。这种方法通过实验验证，证明了其在诊断和健康评估方面的有效性。输油泵经常会出现各种各样的故障，如轴承磨损、密封失效、管道堵塞、泵腔磨损等。这些故障如果不及时发现和处理，不仅会影响设备的寿命，而且会导致生产的停滞和质量问题。为了克服这些问题，本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）和支持向量机（）EMD算法对原始信号进行分解，进而提取分解后得到的固有模态函数（IMF）SVM分类器来进行故障诊断。EMD是一种信号分解方法，它可以将原始信号分解成多个固有模态函数（IMF），IMF都具有一定的物理意义。IMF的特点是具有局部频率特性，在时域和频域上均有较好的表现。EMD算法通过将原始信号不断的分解和重构，最终将所有IMF和一组称为残差的低频信号相平面，使得不同类别的数据能够被完美地分开。SVM的分类决策函数可f(x)=sign(wTx+wb是分类器的参数，x是输入样本，f(x)为了验证我们提出的方法的有效性，我们对一个工业原型输油泵机组进行了故障诊断和健康评估实验。我们采集了五个传感器（包括加速度计、压力传感器、温度传感器等）LbVIEW软件实现数据采集和处理。我们将采集到的数据按照正常运行和不同故障状EMDM器对不同状态下的数据进行分类，得到了各个类别的分类器模型。90%以上，分类效果良好。此外，我们还对不同故障状本文提出了一种基于EMD和SVM的输油泵机组故障诊

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