ERAEngineering Research and Application2995-31542993-2742Art and Technology10.61369/ERA.2026030011Article天然气站场压缩机故障预测与基于振动信号的智能诊断https://artdesignp.com/journal/ERA/4/3/10.61369/ERA.2026030011靳丁珲,李志文,程士瀚2026432026-03-20本文围绕振动信号的故障特性提取与智能诊断技术开展深刻研究。首先剖析压缩机典型故障和振动信号的映射联系，进而探究时域、频域及时频域的特性提取办法优化路径，重点研究基于机器学习与深度学习的智能诊断模型构建逻辑，最后结合站场实际运用场景提出故障预测体系的实施架构。研究显示，通过振动信号的精细化解析与智能算法的交融运用，可达成压缩机早期故障的精确辨识与趋势预测，为设备运维给予科学支撑。天然气站场,压缩机,故障预测,振动信号,智能诊断

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