本文關(guān)鍵詞：基于WVPMCD和層次模糊熵的液壓泵故障診斷方法研究

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【摘要】：為了更準(zhǔn)確地對(duì)液壓泵進(jìn)行故障診斷,提出了基于WVPMCD(WLS-Variable predictive mode based class discriminate,WVPMCD)和層次模糊熵(hierarchical fuzzy entropy,HFE)的故障診斷方法;由于液壓泵振動(dòng)信號(hào)比較復(fù)雜,基于變量預(yù)測(cè)模型的模式識(shí)別(variable predictive mode based class discriminate,VPMCD)方法在對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)時(shí)會(huì)出現(xiàn)異方差的現(xiàn)象,從而導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)出現(xiàn)病態(tài),估計(jì)所得參數(shù)不穩(wěn)定,從而降低預(yù)測(cè)精度;WVPMCD作為VPMCD的改進(jìn),采用更先進(jìn)的加權(quán)最小二乘參數(shù)估計(jì)法代替最小二乘參數(shù)估計(jì)法,消除異方差的影響,提高參數(shù)估計(jì)的精度,進(jìn)而提高液壓泵故障診斷準(zhǔn)確率;此外,在層次熵(HierarchicalEntropy,HE)的基礎(chǔ)上提出了層次模糊熵的概念,模糊熵作為樣本熵的改進(jìn),在衡量時(shí)間序列復(fù)雜度上并比樣本熵更優(yōu)越;運(yùn)用WVPMCD和層次模糊熵對(duì)液壓泵進(jìn)行故障診斷,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： WVPMCD 層次模糊熵 液壓泵 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51275524)
【分類號(hào)】：TP391.4;TH137.51
【正文快照】： 0　引言液壓泵的故障診斷從本質(zhì)上講其實(shí)是模式識(shí)別的過(guò)程。目前常見(jiàn)的機(jī)械故障模式識(shí)別方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)等。但這些方法其實(shí)都忽略了特征值之間的聯(lián)系。Raghuraj等[1]提出了一種基于變量預(yù)測(cè)模型的模式識(shí)別方法,并將該方法與其他模式識(shí)別方法進(jìn)行了對(duì)比,驗(yàn)證了

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