本文關(guān)鍵詞：基于局部特征尺度分解譜熵和VPMCD的液壓泵退化狀態(tài)識別

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【摘要】：針對液壓泵故障信號的非平穩(wěn)特性以及其退化狀態(tài)難以識別的問題,結(jié)合局部特征尺度分解與信息熵理論,提出了局部特征尺度分解譜熵的退化特征提取方法,并將基于變量預(yù)測模型的模式識別(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)方法引入到液壓泵的退化狀態(tài)識別。對不同程度故障的液壓泵振動信號進行局部特征尺度分解,從得到的內(nèi)稟尺度分量中提取振動信號的復(fù)雜度和隨機性度量指標(biāo)能譜熵、奇異譜熵和包絡(luò)譜熵,以其作為液壓泵的退化特征向量,通過建立VPMCD退化狀態(tài)識別模型實現(xiàn)液壓泵的退化狀態(tài)識別。仿真信號分析結(jié)果驗證了所提出的局部特征尺度分解譜熵具有較好的表征液壓泵故障退化狀態(tài)的能力。通過對實測液壓泵松靴和滑靴磨損兩種故障模式下的退化狀態(tài)振動信號進行分析驗證了提出方法的有效性。
【作者單位】： 空軍勤務(wù)學(xué)院;軍械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 液壓泵 退化狀態(tài)識別 局部特征尺度分解 譜熵 變量預(yù)測模型的模式識別
【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】： 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)的維修越來越受大家重視[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”,其性能好壞影響著整個系統(tǒng)。但現(xiàn)有的液壓泵振動信號分析方法多是集中在故障類型識別和故障位置

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4 杜巧連;徐向~，

本文編號：1092416