作者：李华,逯佳旺 单位：哈尔滨工业大学 出版：《智能计算机与应用》2018年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDLXZ2018060080 DOC编号：DOCDLXZ2018060089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 往复式压缩机的机械组成部件复杂，机械零件之间的关联耦合性强，容易产生故障，为了提高往复式压缩机的故障检测能力，提出一种基于传感量化融合的往复式压缩机故障诊断方法。采用振动传感器、磁力传感器以及加速度传感器进行往复式压缩机工况数据采集，对采集的压缩机机械振动数据进行多传感量化融合处理，提取压缩机的机械振动特征信息，采用关联属性特征分解和故障特征挖掘方法，实现压缩机的故障状态监测和识别。仿真结果表明，采用该方法进行压缩机故障诊断的准确性较好，实时诊断能力较强，在压缩机等机械故障智能诊断检测中具有较好应用价值。

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