基于信号处理与机器学习方法的卧式离心泵振动特征分析与故障预测

摘要

为探索南水北调中线工程(北京段)亦庄调节池工程亦庄1号泵站卧式离心泵的振动特征分析与故障预测，通过时域、频域和时频分析提取振动信号的关键特征。应用支持向量机(support vector machine, SVM)、随机森林(random forest, RF)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)进行故障预测。通过信号处理与机器学习技术的融合，显著提高了卧式离心泵故障预测的准确性，为泵站运维提供了科学、有效的决策支持。未来研究方向应扩展数据集，增加异常工况下的数据，以提高故障诊断的准确性和及时性，定期评估和更新机器学习模型，集成最新算法和优化技术，应对复杂故障预测需求，同时适应泵站运营的动态变化。

关键词

卧式离心泵 / 信号处理 / 机器学习方法 / 振动特征分析 / 故障预测