本文關(guān)鍵詞：基于廣義相關(guān)系數(shù)自適應(yīng)隨機(jī)共振的液壓泵振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理方法

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【摘要】：針對(duì)液壓泵故障振動(dòng)信號(hào)信噪比低,故障特征難以提取的問(wèn)題,對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理方法進(jìn)行研究。針對(duì)現(xiàn)有自適應(yīng)隨機(jī)共振優(yōu)化算法及其目標(biāo)函數(shù)存在的問(wèn)題,將量子遺傳算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)引入自適應(yīng)隨機(jī)共振中,提出一種改進(jìn)的自適應(yīng)隨機(jī)共振的信號(hào)預(yù)處理方法。該方法以廣義相關(guān)系數(shù)為目標(biāo)函數(shù),采用QGA算法對(duì)隨機(jī)共振系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的降噪預(yù)處理。仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效提取強(qiáng)噪聲背景下的液壓泵振動(dòng)信號(hào)頻率特征,是液壓泵故障特征提取及故障診斷中信號(hào)預(yù)處理的有效方法,可進(jìn)一步發(fā)展至實(shí)際工程應(yīng)用。
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院導(dǎo)彈工程系;
【關(guān)鍵詞】： 廣義相關(guān)系數(shù) 自適應(yīng)隨機(jī)共振 量子遺傳算法 液壓泵振動(dòng)信號(hào)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51275524)
【分類號(hào)】：TH137.51
【正文快照】： 液壓泵作為液壓系統(tǒng)的“心臟”,其性能好壞直接決定著整個(gè)液壓系統(tǒng)能否正常運(yùn)行。液壓泵振動(dòng)信號(hào)包含豐富的狀態(tài)信息,且具有易于獲取的特點(diǎn),因此基于振動(dòng)信號(hào)分析的液壓泵故障診斷越來(lái)越受重視。對(duì)于軸向柱塞式液壓泵,在發(fā)生故障時(shí),其故障特征信息會(huì)被振動(dòng)信號(hào)中的強(qiáng)噪聲湮沒(méi),

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