本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)MF-DFA和SSM-FCM的液壓泵退化狀態(tài)識(shí)別方法

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【摘要】：針對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)通常具有非線性強(qiáng)和信噪比低的特點(diǎn),提出了一種基于改進(jìn)多重分形去趨勢(shì)波動(dòng)分析(MF-DFA)和半監(jiān)督馬氏距離模糊C均值(SSM-FCM)的液壓泵退化狀態(tài)識(shí)別方法。該方法首先引入滑動(dòng)窗口技術(shù)改進(jìn)傳統(tǒng)MF-DFA方法在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分割過(guò)程中存在的不足,提高M(jìn)F-DFA方法的計(jì)算精度;然后利用改進(jìn)MF-DFA方法計(jì)算液壓泵多重分形譜參數(shù),并分析了不同分形譜參數(shù)對(duì)液壓泵退化狀態(tài)的反映能力,選取奇異指數(shù)α_0和廣義Hurst指數(shù)波動(dòng)均值Δh(q)作為退化特征量;最后利用半監(jiān)督馬氏距離模糊C均值方法實(shí)現(xiàn)了液壓泵退化狀態(tài)識(shí)別,并以液壓泵實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為例驗(yàn)證本文所提方法的有效性。
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 液壓泵 退化狀態(tài)識(shí)別 去趨勢(shì)波動(dòng)分析 模糊C均值
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51275524)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TH137.51
【正文快照】： 障預(yù)測(cè)的關(guān)鍵,由于液壓泵振動(dòng)信號(hào)往往受到流體壓縮1引言 性、泵源與伺服系統(tǒng)的流固耦合作用以及自身固有機(jī)械振動(dòng)的影響,呈現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)、非高斯的特點(diǎn),使得液壓泵是整個(gè)液壓系統(tǒng)的“心臟”,其性能好壞不僅 傳統(tǒng)線性信號(hào)處理方法很難準(zhǔn)確識(shí)別液壓栗的退化狀直接影響液

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：713310