一种PSO-NLM权值曲线包络分析的单向阀故障诊断方法

摘要

针对单向阀受大量背景噪声干扰致使其故障特征难以提取的问题,提出一种粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)寻找非局部均值(Non-local mean,NLM)最优参数,对最优参数NLM权值曲线作包络分析的单向阀故障诊断方法。首先,运用粒子群优化算法以NLM滤波后信号的包络熵最小作为目标函数选取参数;其次,对于NLM算法取平均值的特性在滤波处理时会将部分冲击特征均值化,直接利用最优参数NLM加权运算得到的信号样本点权值分布曲线作为处理信号,从权重角度使故障冲击得到增强;最后,对权值分布曲线进行希尔伯特包络分析进而得到诊断结果。工程数据验证表明,提出的方法能更精准的提取到单向阀故障特征频率。