本文關(guān)鍵詞： 小波包分析 流形學(xué)習(xí) 柱塞泵 拉普拉斯特征映射 健康狀態(tài)評(píng)估　出處：《振動(dòng)與沖擊》2017年22期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：柱塞泵是液壓系統(tǒng)的關(guān)鍵部件之一,監(jiān)測(cè)其健康狀態(tài)對(duì)液壓系統(tǒng)的可靠運(yùn)行具有重要意義。提出一種基于小波包和流形學(xué)習(xí)的方法,用于分析柱塞泵出口振動(dòng)信號(hào),從而對(duì)其進(jìn)行健康評(píng)估;該方法利用小波包對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解,從中提取用于描述柱塞泵健康狀態(tài)的有效特征群;把提取的高維特征群作為輸入,利用并比較多種流形學(xué)習(xí)方法進(jìn)行特征降維,選取狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率最高的拉普拉斯特征映射方法,建立起的特征向量到健康狀態(tài)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)液壓泵健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)的分類(lèi)要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用小波包和拉普拉斯特征映射相結(jié)合的方法可以有效提高柱塞泵狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Piston pump is one of the key components of hydraulic system. Monitoring its health is of great significance to the reliable operation of hydraulic system. A method based on wavelet packet and manifold learning is proposed to analyze the vibration signal of piston pump outlet. The method uses wavelet packet to decompose the original signal and extract the effective feature group which is used to describe the health state of piston pump, and takes the extracted high dimensional feature group as input. Using and comparing many manifold learning methods to reduce the dimension of features, the Laplacian feature mapping method, which has the highest accuracy of state recognition, is selected, and the corresponding relationship between the feature vectors and the health state is established. The experimental results show that the combination of wavelet packet and Laplace feature mapping can effectively improve the accuracy of piston pump state evaluation.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)機(jī)械系統(tǒng)與振動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;山河智能裝備集團(tuán);
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2014BAA04B01) 國(guó)家自然科學(xué)基金(51305258) 上海市科委項(xiàng)目(1411104600)
【分類(lèi)號(hào)】：TH137.51

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本文編號(hào)：1496199