本文關(guān)鍵詞：基于敏感分量融合的液壓泵退化特征提取方法　出處：《儀器儀表學(xué)報》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：液壓泵退化特征提取是實現(xiàn)故障預(yù)測的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在液壓泵性能退化過程中,其振動信號復(fù)雜度高、非線性強,難以有效地提取退化特征,為此,本文提出一種基于敏感分量融合的退化特征提取方法。采用改進局部特征尺度分解(ILCD)方法對振動信號進行分解,并利用貝葉斯信息準(zhǔn)則與所構(gòu)建的敏感因子,對內(nèi)稟尺度分量進行篩選,以減少干擾分量的影響,得到敏感分量,有效抓取特征信息;在此基礎(chǔ)上,引入離散余弦變換代替?zhèn)鹘y(tǒng)復(fù)合譜分析中的傅里葉變換,提出離散余弦變換-復(fù)合譜(DCS)算法,以解決信息遺漏問題,并利用DCS對敏感分量進行融合,提取復(fù)合譜熵作為退化特征,以提高對退化過程的表征能力;最后,通過對液壓泵性能退化試驗實測振動信號的應(yīng)用分析,驗證了該方法的有效性。
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51275524)項目資助
【分類號】：TH137.51
【正文快照】： 1引言液壓泵是液壓系統(tǒng)的關(guān)鍵部件之一,直接影響著整個系統(tǒng)的可靠性[1]。由于流體的壓縮性、泵源與伺服系統(tǒng)的流固耦合作用以及自身所具有的大幅固有機械振動,液壓泵在性能退化過程中振動信號復(fù)雜度高、非線性強,無法準(zhǔn)確地抓取敏感信息,影響了特征對退化過程的表征能力[2-3]

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本文編號：1312198