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申请/专利权人：南通大学
摘要：本申请公开了一种频域改进SDP图的泵空化状态识别方法，包括：基于离心泵的隔舌测点处的传感器，获取离心泵的振动信号；对振动信号进行小波变换和去噪处理，并进行特征提取，获取特征信号；基于特征信号，对特征信号进行SDP图处理，获取多组SDP图像样本集；将SDP图像样本集中的图像输入到卷积神经网络，获取离心泵的空化状态和识别结果。本申请通过深度学习对泵空化状态检测，自动学习振动信号中的复杂特征，从而提高空化现象检测的准确率。同时能够适应多种工况和环境下的振动信号，不易受到干扰和噪声的影响，从而提高空化现象检测的稳定性和可靠性。
主权项：1.一种频域改进SDP图的泵空化状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：基于离心泵的隔舌测点处的传感器，获取所述离心泵的振动信号；对所述振动信号进行小波变换和去噪处理，并进行特征提取，获取特征信号；其中，获取所述特征信号的方法包括：对所述振动信号进行小波变换，得到时频图像；基于所述小波变换的结果，对所述时频图像进行去噪处理；基于去噪后的所述时频图像提取特征，获取所述特征信号；所述特征包括频带能量、频带幅值和峰值频率；基于所述特征信号，对所述特征信号进行SDP图处理，获取多组SDP图像样本集；将所述SDP图像样本集中的图像输入到卷积神经网络，获取所述离心泵的空化状态和识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种频域改进SDP图的泵空化状态识别方法
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