基于深度学习的往复式压缩机振动信号故障诊断方法优化
史粲若 （ 塔里木油田塔中采油气管理区 ）
https://doi.org/10.37155/3041-0827-0201-21Abstract
文章聚焦基于深度学习的往复式压缩机振动信号故障诊断方法优化。阐述了往复式压缩机振动信号故障 诊断的必要性，分析了传统诊断方法与深度学习方法的应用现状及工程应用挑战。提出数据预处理、模型结构与训练 策略的优化方法，并通过实验验证。实验表明，优化后的模型在准确率、泛化能力等方面表现优异，能有效满足工业 现场实时监测需求，为往复式压缩机故障诊断提供新思路。
Keywords
往复式压缩机；振动信号；深度学习；故障诊断方法优化Full Text
PDFReferences
[1]李彦阳,王金东,宁留洋,马磊.基于GMDE和MFOMKELM算法的往复压缩机轴承故障诊断研究[J].机械传
动,2025,49(2):170-176.
[2]吴晨雨,韩雪.基于多源信息融合的往复式压缩机故
障诊断方法[J].中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术,
2024(12):171-174.
[3]李浩,魏繁荣,王浩,李旭东.基于振动信号与深度学
习的电力变压器故障诊断方法[J].电工电能新技术,2024,
43(10):1-12.
[4]丁承君,张家梁,冯玉伯,王鑫.基于PSO优化RBF神
经网络的往复式压缩机故障诊断[J].制造业自动化,2020,
42(6):47-52.
动,2025,49(2):170-176.
[2]吴晨雨,韩雪.基于多源信息融合的往复式压缩机故
障诊断方法[J].中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术,
2024(12):171-174.
[3]李浩,魏繁荣,王浩,李旭东.基于振动信号与深度学
习的电力变压器故障诊断方法[J].电工电能新技术,2024,
43(10):1-12.
[4]丁承君,张家梁,冯玉伯,王鑫.基于PSO优化RBF神
经网络的往复式压缩机故障诊断[J].制造业自动化,2020,
42(6):47-52.
Copyright © 2026 史粲若
Publishing time:2026-01-01
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License