摘要：压缩机气阀测点处信号是多个激励源的综合响应，因此，仅依靠单一信号难以准确评估压缩机的健康状态。针对这一问题，提出了一种基于多源信号融合的往复式压缩机气阀健康状态评估方法。首先，以某型四级高压往复式压缩机为研究对象，通过故障模拟实验，获取了其进排气阀不同健康状态的热工参数和声发射信号；然后，提取了不同信号源的时域特征和频域特征及热工参数，以气阀健康状态下各特征参数的均值作为健康基准，计算了气阀不同健康状态样本与健康基准的马氏距离（MD），基于多源信号融合理论，将不同信号计算所得的马氏距离相融合，进行了样本重构；最后，基于决策树构建了压缩机气阀健康状态评估模型，评估了气阀的健康状态。研究结果表明：各单一信号源的评估准确率分别为70.6%、87.2%和85.2%，而基于多源信号融合重构后，样本不同健康状态的区分度显著提高。基于决策树构建的气阀健康状态评估模型可以有效识别气阀的健康状态，识别的准确率可达100%，具有良好的健康状态评估效果。
文章目录
0 引 言
1 实验测试
1.1 数据采集系统
1.2 故障模拟实验
2 特征参数提取
3 气阀健康状态可识别性分析
3.1 基于单一信号的气阀特征参数的马氏距离
3.2 多源信号融合的气阀样本重构
4 气阀状态识别模型
5 结束语
