基于信息熵改进PCA的往复压缩机融合故障敏感特征提取

摘要

故障特征提取是往复压缩机故障诊断的一个重要环节，针对往复压缩机多维运行状态数据间存在的相关关系，结合PCA实现故障特征融合和信息熵定量评价故障特征贡献率的优点，提出一种基于信息熵改进PCA的融合故障敏感特征提取方法。首先采集压力、温度、流量等多源运行状态数据，计算多维故障敏感特征；然后应用PCA对多维故障特征进行融合，以获得主故障特征；最后利用故障特征协方差矩阵计算信息熵，依据信息熵对主故障特征进行赋权，进而获得融合的故障敏感特征。往复压缩机实例表明，基于信息熵改进PCA可以客观有效提取出全面反映设备故障的融合敏感特征。