本文選題：液壓泵 + 奇異值分解��； 參考：《北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：針對(duì)液壓泵故障特征難以提取、診斷過(guò)程復(fù)雜、自動(dòng)化程度低等特點(diǎn),將稀疏編碼方法應(yīng)用于液壓泵故障診斷.通過(guò)對(duì)液壓泵泵殼處振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻域變換,將變換后的信號(hào)作為樣本,采用K-SVD算法對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行字典學(xué)習(xí)以獲取字典,利用正交匹配追蹤算法對(duì)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行分解與重構(gòu),通過(guò)不同類別字典對(duì)測(cè)試信號(hào)的重構(gòu)率大小進(jìn)行故障種類識(shí)別,實(shí)現(xiàn)液壓泵故障分類.通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)對(duì)比,結(jié)果表明稀疏編碼方法具有對(duì)故障識(shí)別速度快、準(zhǔn)確率高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn),可以有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)液壓泵故障的診斷.
[Abstract]:In view of the characteristics of hydraulic pump fault features such as difficult to extract, complex diagnosis process and low automation, the sparse coding method is applied to hydraulic pump fault diagnosis. Through the time-frequency domain transformation of the vibration signal at the pump shell of the hydraulic pump, the transformed signal is taken as the sample, and the K-SVD algorithm is used to study the dictionary of the training sample to obtain the dictionary. The orthogonal matching tracking algorithm is used to decompose and reconstruct the test signal, and the fault classification of hydraulic pump is realized by identifying the fault types of the reconstruction rate of the test signal by different kinds of dictionaries. Compared with BP neural network and support vector machine, the results show that the sparse coding method has the advantages of fast fault identification, high accuracy and good stability, and can effectively realize the fault diagnosis of hydraulic pump.
【作者單位】： 第四軍醫(yī)大學(xué);解放軍理工大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(51175511)
【分類號(hào)】：TH137.51

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本文編號(hào)：2010657