【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及压缩机，尤其涉及一种压缩机健康状态劣化识别方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、压缩机是一种常见的工业设备，用于将气体或液体压缩成高密度状态。它通过降低体积或增加压力来增加气体或液体的密度，从而实现储存、运输或使用的目的。压缩机广泛应用于各个行业，包括制冷与空调、石油化工、能源生产、制造业等领域。
2、在工业生产中，压缩机起到关键的作用，例如提供压缩空气用于动力传输、驱动气动工具和设备，或者用于制冷循环中的制冷剂压缩。压缩机的性能和可靠性对于生产效率和产品质量至关重要，因此对于压缩机的维护和监测也非常重要。当出现劣化时，压缩机处于亚健康状态，越早知悉压缩机健康状态的变化，就能及时对其进行保养维修，也就能最低程度地减少对生产的影响，故压缩机的健康状态识别起着至关重要的作用。
3、然而现有的压缩机健康状态识别方式存在通用性差、运算难度高、运算量大、识别准确率低和成本高等问题。因此，如何准确高效地识别压缩机的健康状态成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种压缩机健康状态劣化识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多种特征参量包括时域、频域和时频域中的至少两个域的统计特征以及熵特征。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多种特征参量中时域统计特征包括有量纲特征和无量纲特征，所述多种特征参量中时域熵特征包括信息熵和排列熵。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设评价指标对所述多种特征参量进行特征优选，获得优选特征参数集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设融合聚类方式对所述优选特征...
【技术特征摘要】
1.一种压缩机健康状态劣化识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多种特征参量包括时域、频域和时频域中的至少两个域的统计特征以及熵特征。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多种特征参量中时域统计特征包括有量纲特征和无量纲特征，所述多种特征参量中时域熵特征包括信息熵和排列熵。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设评价指标对所述多种特征参量进行特征优选，获得优选特征参数集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设融合聚类方式对所述优选特征参数集进行健康状态划分，获得健康状态特征数据集，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述线性降维融合算法采用...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱汪友，刘保侠，朱喜平，李刚，拜禾，张盟，赵洪亮，谷思宇，杨阳，薛一冰，
申请(专利权)人：国家石油天然气管网集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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