本文關(guān)鍵詞：基于CEEMDAN-SVM的液壓泵故障診斷方法研究

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【摘要】：由于液壓泵故障振動(dòng)信號(hào)微弱和不平穩(wěn)的特性,造成特征向量提取和故障診斷困難。針對(duì)這些問(wèn)題,提出一種CEEMDAN與支持向量機(jī)結(jié)合的故障診斷方法。將傳感器測(cè)得的液壓泵故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行CEEMDAN分解,得到多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IMF),并計(jì)算其樣本熵作為支持向量機(jī)的輸入特征向量,以診斷液壓泵的故障類型。液壓泵故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性和優(yōu)越性。
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： CEEMDAN 樣本熵 支持向量機(jī)
【分類號(hào)】：TH137.51
【正文快照】： 引言液壓泵的故障往往是以異常振動(dòng)的形式表現(xiàn)出來(lái)的,其振動(dòng)信號(hào)中蘊(yùn)含著豐富的故障信息。但微弱的故障振動(dòng)信號(hào)經(jīng)常被背景噪聲所淹沒(méi),使故障特征提取變得困難。如何從非線性、非平穩(wěn)的故障振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征向量是液壓泵故障診斷的關(guān)鍵。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode De

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4 杜巧連;徐向~，

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