OVMD与三维奇异谱特征融合的往复压缩机气阀故障识别方法

来源：机床与液压杂志2023年第9期北京时间：

作者：刘岩，康丽，苏庆勇，王金东

单位：桂林航天工业学院能源与建筑环境学院；桂林航天工业学院能源与建筑环境学院；桂林航天工业学院能源与建筑环境学院；东北石油大学机械科学与工程学院

摘要：针对往复压缩机气阀断裂型故障危害下故障振动波形的变异特点，为提高常见的气阀阀片失效后期断裂型故障的识别率，提出一种基于最优变分模态分解（OVMD）和三维奇异谱融合的诊断算法。通过VMD参数优化，利用多重分形去趋势波动分析（MFDFA）提取模态分量的三维奇异谱参数分析，结合核主分量分析降维提取不同工况模态分量的特征值，并建立完整的OVMD_MFDFA融合诊断识别方案。模拟试验和算法对比证实，该法能有效提高环状气阀阀片断裂故障诊断效率和准确性。

关键词：最优变分模态分解;多重分形去趋势波动分析;三维奇异谱;往复压缩机;气阀故障

基金资助：桂林市创新平台和人才计划项目（20220123-23）；黑龙江省自然科学基金（E2015037）