基于全息谱的机组状态评估及故障诊断  

作　　者：蔡国娟 

机构地区：[1]中国石油化工股份有限公司天津分公司,天津300271

出　　处：《中国设备工程》2022年第15期160-162,共3页China Plant Engineering

摘　　要：传统FFT分析将幅值和相位信息分离。本文采用全息谱结合模糊分类及神经网络技术,实现对机组的状态评估及智能诊断。针对某裂解气压缩机产生的异常振动,以全息谱技术为基础,对异常振动信号进行了精密分析,评价机组运行状态,确诊了故障的原因。通过机组现场实际拆解检查,验证了该方法的有效性。

关 键 词：全息谱 状态评估 神经网络 智能诊断 

分 类 号：TM311[电气工程—电机]