基于模态分析和神经网络的分子泵故障检测方法研究

摘要： 分子泵一种基于气体分子定向运动而产生真空环境的装置，在空间环境模拟等试验中至关重要，其内部结构精密而复杂，长期使用后可能会产生真空度不足等故障，如何及时准确地诊断分子泵的运行状态格外关键。文章提出了一种基于模态分析的降噪技术，并采用神经网络对采集到的信号数据进行故障诊断与识别。实验结果表明，该方法的平均诊断准确率达到了90.0%，有效地实现了分子泵的故障检测和状态评估。