According to the nonlinearity, non-

According to the nonlinearity, non-stationarity and multi-component coupling characteristics of reciprocating compressor vibration signals, a fault diagnosis method of a reciprocating compressor valve based on modified multiscale entropy (MMSE) and global distance evaluation (GDE) is proposed. First, the variational mode decomposition (VMD) method with superior anti-interference performance was utilized to analyse the strong non-stationarity vibration signals for all fault states. The modified multiscale entropy (MMSE) method provided for movingaverage procedures by replacing mean-average coarse-grained procedures was developed for the vibration signals after de-noising, and then the GDE method of overall parameter selection was introduced to evaluate the extracted MMSE and to select the optimal sensitivity scale feature. Finally, a binary tree of support vector machine (BTSVM) was selected as the classifier to identify the reciprocating compressor valve fault type. By analysing the experimental data, it can be shown that the method can effectively identify the fault type of the reciprocating compressor valve.

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根据非线性，非平稳和往复式压缩机的振动信号的多组分耦合特性 基于改性多尺度熵（MMSE）和全球距离评估的往复式压缩机阀的故障诊断方法 （GDE）提出。首先，变模式分解（VMD）方法具有卓越的抗干扰性能被利用来 分析强非平稳振动信号对于所有故障状态。提供了一种用于通过替换均平均粗粒程序移动？平均程序的改性多尺度熵（MMSE）方法，用于经过去噪振动信号显影，然后 整体参数选择的GDE方法被引入以评估所提取的MMSE和选择最佳灵敏度尺度 特征。最后，（BTSVM）支持向量机的二进制树被选定为分类器来识别所述往复式压缩机阀 故障类型。通过分析实验数据，可以示出，该方法能够有效地识别往复的故障类型 压缩机阀。

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根据往复式压缩机振动信号的非线性、非稳重性和多组分耦合特性， 基于改进的多尺度熵（MMSE）和全球距离评价的往复式压缩机阀的故障诊断方法 （GDE）建议。首先，利用具有优越抗干扰性能的变异模式分解（VMD）方法 分析所有故障状态的强非站位振动信号。改进后的多尺度熵（MMSE）方法为移动平均过程提供了替代平均粗粒度过程，为解号后的振动信号开发了平均粗粒度过程，然后 介绍了GDE整体参数选择方法，对提取的MMSE进行评价，并选择最佳灵敏度尺度 特征。最后，选择支持向量机二元树（BTSVM）作为分类器，以识别往复式压缩机阀 故障类型。通过对实验数据的分析，可以看出该方法能有效地识别往复的故障类型。 压缩机阀。

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根据往复式压缩机振动信号的非线性、非平稳性和多分量耦合特性， 基于改进多尺度熵和全局距离估计的往复式压缩机气阀故障诊断方法 （GDE）被提出。首先，利用具有良好抗干扰性能的变分模态分解（VMD）方法 分析所有故障状态下的强非平稳振动信号。提出了一种改进的多尺度熵（MMSE）方法，该方法通过对去噪后的振动信号进行平均粗粒度处理来代替移动平均过程，然后 摘要采用全局参数选择的GDE方法对提取的最小均方误差进行评估，并选择最优灵敏度尺度 特色。最后，选择支持向量机二叉树作为分类器对往复式压缩机气阀进行识别 故障类型。通过对实验数据的分析，表明该方法能有效地识别往复运动的故障类型 压缩机阀。

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