【摘要】：液壓系統(tǒng)具有功率質(zhì)量比大、易于實現(xiàn)自動控制、易于過載保護等優(yōu)點,廣泛地應(yīng)用在機械領(lǐng)域中。液壓泵是液壓系統(tǒng)的動力源和故障源,對液壓泵的故障檢測和診斷對高壓液壓系統(tǒng)可靠性的提高有重要的意義。軸向柱塞泵具有結(jié)構(gòu)緊湊、泄漏小、容積效率高、壓力高、效率高等優(yōu)點,常被應(yīng)用到液壓系統(tǒng)中。由于軸向柱塞泵的故障具有隱蔽性、多樣性和因果關(guān)系復(fù)雜性等特點,軸向柱塞泵的故障診斷非常困難。因此,開展軸向柱塞泵典型故障特征提取方法的研究,對實現(xiàn)軸向柱塞泵典型故障的高效精確診斷具有重要的意義。本文主要開展以下幾個方面的研究:(1)軸向柱塞泵的典型故障包括滑靴磨損、松靴、中心彈簧失效和配流盤磨損。根據(jù)對軸向柱塞泵故障機理的研究,得出泵殼的振動信號能夠反映柱塞泵各典型故障的故障信息。因此,文中設(shè)計了一套適用于軸向柱塞泵典型故障診斷的實驗方案,并完成軸向柱塞泵典型故障試驗臺的搭建。(2)軸向柱塞泵的振動信號是非平穩(wěn)、非線性信號,時域和頻域分析只能從整體對振動信號進行處理,不能反映出信號的局部特征。文中采用時頻分析方法對其進行處理,包括基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)和奇異值分解(singular value decomposition,SVD)的特征提取方法、基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和SVD的特征提取方法與基于變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)和SVD的特征提取方法。然后,通過超限學(xué)習(xí)機(extreme learning machine,ELM)以上述三種方法得到的故障特征為輸入對軸向柱塞泵的典型故障進行診斷,并比較不同故障特征對故障診斷精度的影響。通過對比分析得出,以基于EMD和SVD特征提取方法獲得的故障特征為輸入的ELM模型,對中心彈簧失效故障的診斷精度較高;以基于LMD和SVD特征提取方法獲得的故障特征為輸入的ELM模型,對配流盤磨損故障的診斷精度較高;基于VMD和SVD特征提取方法可以更加全面地提取出軸向柱塞泵典型故障特征,以其為輸入的ELM模型,能夠成功地診斷出軸向柱塞泵不同程度滑靴磨損、松靴故障以及多類別故障。整體來看,基于VMD和SVD的特征可以更有效的反應(yīng)出軸向柱塞泵的典型故障。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TH137.51

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本文編號：2791390