本文關(guān)鍵詞：基于MMSE和ABCSVM的液壓泵故障模式識(shí)別

  更多相關(guān)文章： 液壓泵 模式識(shí)別 改進(jìn)多尺度熵 人工蜂群算法 SVM

【摘要】：為了更好地實(shí)現(xiàn)液壓泵的故障模式識(shí)別,對(duì)液壓泵故障特征提取方法和模式識(shí)別方法進(jìn)行研究。針對(duì)多尺度熵算法存在的在尺度因子較大時(shí)時(shí)間序列較短而導(dǎo)致各尺度樣本熵表征液壓泵故障狀態(tài)性能較差的問題,提出了改進(jìn)的多尺度熵算法,通過對(duì)液壓泵實(shí)測(cè)信號(hào)分析驗(yàn)證了所提出的改進(jìn)多尺度熵的良好性能。針對(duì)液壓泵故障狀態(tài)與故障特征之間的非線性關(guān)系,采用支持向量機(jī)算法建立液壓泵的故障模式識(shí)別模型,并提出采用人工蜂群優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。基于改進(jìn)多尺度熵和蜂群優(yōu)化參數(shù)的支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)液壓泵故障模式識(shí)別,通過對(duì)比分析驗(yàn)證了所提出的液壓泵故障模式識(shí)別方法的良好性能。
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院;空軍勤務(wù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 液壓泵 模式識(shí)別 改進(jìn)多尺度熵 人工蜂群算法 SVM
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51275524)
【分類號(hào)】：TH137.51
【正文快照】： 由于液壓油的壓縮性、泵源與液壓回路的流固耦合作用以及工作過程中泵體本身固有的機(jī)械沖擊,導(dǎo)致液壓泵的振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)出很強(qiáng)的非平穩(wěn)、非線性特性。因此,從非線性、非平穩(wěn)信號(hào)中提取故障特征信息成為液壓泵故障模式識(shí)別的關(guān)鍵。近年來,隨著非線性理論地發(fā)展,很多非線性分析方

【相似文獻(xiàn)】

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4 杜巧連;徐向~，

本文編號(hào)：1030141