HHT与RBF神经网络在离心泵故障振动信号处理中的应用

　　根据离心泵故障振动信号的特点,提出了一种Hilbert-Huang变换（HHT）和径向基（RBF）神经网络相结合的离心泵振动信号故障诊断新方法。首先,将离心泵振动信号时间序列数据经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition,简称EMD）,然后经过Hilbert-Huang变换获得各模态（IntrinsicModeFunctions,简称IMF）的能量,并以“能量比”为元素,利用能量比构造离心泵振动信号的特征向量可以很好刻画不同振动故障信息;应用RBF神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射实现故障的诊断,对于离心泵的正常状态、质量不平衡、转子不对中和基础松动故障具有很高的诊断率。实验研究结果表明,该方法可以有效地对离心泵振动信号进行诊断。
　　
　　离心泵有立式、卧式、单级、多级、单吸、双吸、自吸式等多种形式。其主要的工作原理有：离心是物体惯性的表现。比如雨伞上的水滴，当雨伞缓慢转动时，水滴会跟随雨伞转动，这是因为雨伞与水滴的摩擦力做为给水滴的向心力使然。但是如果雨伞转动加快，这个摩擦力不足以使水滴在做圆周运动，那么水滴将脱离雨伞向外缘运动。就象用一根绳子拉着石块做圆周运动，如果速度太快，绳子将会断开，石块将会飞出。这个就是所谓的离心离心泵就是根据这个原理设计的。高速旋转的叶轮叶片带动水转动，将水甩出，从而达到输送的目的。

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