本文關(guān)鍵詞：基于SIE和SVR的液壓泵故障定量診斷

  更多相關(guān)文章： 液壓泵 定量診斷 支持向量回歸機 空間信息熵 果蠅優(yōu)化算法

【摘要】：為更好地實現(xiàn)液壓泵故障定量診斷,對故障定量診斷中的退化特征提取和故障程度診斷方法進行研究。針對排列熵算法的不足,提出空間信息熵(spatial information entropy,簡稱SIE)的概念,分析了空間信息熵3個參數(shù)(時間序列的分區(qū)數(shù)s、相空間重構(gòu)的嵌入維數(shù)m和延遲時間τ)變化對其性能帶來的影響,為其選取提供了依據(jù)。仿真分析結(jié)果也驗證了其作為液壓泵退化特征的有效性和優(yōu)越性�；诳臻g信息熵算法提取液壓泵故障退化特征集,針對退化特征與故障程度之間存在的非線性關(guān)系,提出采用果蠅優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù)的支持向量回歸機實現(xiàn)液壓泵的故障定量診斷。對實測液壓泵振動信號分析結(jié)果表明,空間信息熵在表征液壓泵故障程度方面具有更好的性能。將果蠅算法優(yōu)化參數(shù)的支持向量回歸機用于液壓泵的故障定量診斷得到了理想的定量診斷效果,并通過對比分析驗證了提出的支持向量回歸機模型的有效性和優(yōu)越性。
【作者單位】： 空軍勤務(wù)學(xué)院四站系;軍械工程學(xué)院四系;
【關(guān)鍵詞】： 液壓泵 定量診斷 支持向量回歸機 空間信息熵 果蠅優(yōu)化算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51275524)
【分類號】：TH137.51
【正文快照】： 引言隨著維修理論和相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,以故障預(yù)測技術(shù)為核心的基于狀態(tài)的維修越來越受重視[1],而基于狀態(tài)的維修需要對其故障程度和發(fā)展趨勢進行估計。液壓泵作為液壓系統(tǒng)的“心臟”,性能好壞影響整個系統(tǒng);但現(xiàn)有的液壓泵振動信號分析方法多集中在故障類型識別和故障位置判定[2-

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