基于GWO-SPA和MSE的往复压缩机气阀故障特征提取方法

来源：机床与液压杂志2022年第13期北京时间：

作者：潘云杰，李颖，吴仕虎，陈佳文

单位：沈阳理工大学机械工程学院；沈阳理工大学机械工程学院；沈阳理工大学机械工程学院；沈阳理工大学机械工程学院

摘要：针对往复压缩机气阀振动信号非线性及非平稳性特征，提出一种基于灰狼算法优化平滑先验分析（SPA），并结合多尺度样本熵的往复压缩机气阀故障特征提取方法。以多尺度样本熵均值和偏度的平方作为适应度函数，利用灰狼算法对SPA的参数λ进行寻优，将寻优后的参数λ代入SPA中对往复压缩机气阀处振动加速度信号进行自适应分解，得到信号的趋势项和去趋势项；然后分别求取去趋势项数据的多尺度样本熵均值和偏度的平方，以此作为往复压缩机气阀信号的特征向量输入支持向量机中进行训练与测试。实验结果表明，该方法可以有效提取往复压缩机气阀的故障特征。

关键词：往复压缩机气阀;故障特征提取;灰狼算法;平滑先验分析（SPA）;多尺度样本熵;支持向量机

基金资助：辽宁省教育厅科学研究经费项目（青年科技人才“育苗”项目）（LG202031）；沈阳理工大学引进高层次人才科研支持计划项目（1010147000819）；沈阳理工大学高水平成果建设计划资助项目（SYLUXM202101）;沈阳市科技计划项目（Y19-1-002）