摘要
本发明公开冷媒泵恶劣工况下的空化状态检测及健康诊断方法，包括如下步骤：基于恶劣工况下的冷媒泵对其可能发生的空化现象以及发生位置进行仿真和实验验证；将所测原始数据分别进行傅里叶变换和小波变换，将傅里叶变换和小波变换的结果和空化标签作为LSTM模型的训练数据集进行训练；各个阀门紧度工况下数据测试完后，进行随机阀门紧度空化模拟测试作为已训练完毕LSTM模型的网络输入，对其进行空化强度以及位置的诊断；根据LSTM模型的网络输出量判断空化强度，并进行预测性维护。本发明不仅让冷媒泵的性能表现可视化，而且动态监测冷媒泵性能，使得设备预测性维护难度大大降低，减少维护成本。
