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摘要
转子是离心泵的重要组件之一，对转子运行状态的检测和诊断的研究具有重要意义。转子不平衡、不对中故障引发的故障特征较为相似，为了有效识别离心泵这两种转子故障。通过在离心泵进口法兰位置布置振动加速度传感器进行信号采集，提取原信号时频域特征，并利用随机森林算法筛选出重要性较高6个特征并将随机森林得到的分类结果作为PSO-SVM的输入，进而来区分正常、转子不对中、转子不平衡故障，同时还比较了该方法与传统PSO-SVM的故障识别率。结果表明，该模型PSO优化迭代次数更少、具有更高的识别率，对故障的识别率达到99.36%。
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