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20 March 2026

天然气站场压缩机故障预测与基于振动信号的智能诊断

丁珲 靳1 志文 李1 士瀚 程1
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1 国家管网集团北京管道有限公司, 中国
ERA 2026 , 4(3), 106–108; https://doi.org/10.61369/ERA.2026030011
© 2026 by the Author(s). Licensee Art and Technology, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Abstract

本文围绕振动信号的故障特性提取与智能诊断技术开展深刻研究。首先剖析压缩机典型故障和振动信号的映射联系,进而探究时域、频域及时频域的特性提取办法优化路径,重点研究基于机器学习与深度学习的智能诊断模型构建逻辑,最后结合站场实际运用场景提出故障预测体系的实施架构。研究显示,通过振动信号的精细化解析与智能算法的交融运用,可达成压缩机早期故障的精确辨识与趋势预测,为设备运维给予科学支撑。

Keywords
天然气站场
压缩机
故障预测
振动信号
智能诊断
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