發(fā)布時(shí)間：2018-01-03 03:40

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)HFHA-EMD和雙相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則的液壓泵特征提取方法研究　出處：《機(jī)床與液壓》2016年11期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了更有效地提取液壓泵振動(dòng)信號的特征,提出基于改進(jìn)高頻諧波加入-經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(High Frequency Harmonic Added-Empirical Mode Decomposition,HFHA-EMD)和雙相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則的液壓泵特征提取方法。該方法首先采用幅值更大的高頻諧波加入到振動(dòng)信號進(jìn)行EMD分解,得到一組本征模函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF);然后計(jì)算各IMF分別與高頻諧波和振動(dòng)信號的相關(guān)系數(shù),選取符合條件的IMF重構(gòu)振動(dòng)信號;再對重構(gòu)信號進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),得到包絡(luò)譜;最后,以包絡(luò)譜各頻帶能量占總能量的百分比構(gòu)造液壓泵振動(dòng)信號的特征向量,結(jié)合支持向量機(jī)判斷液壓泵的運(yùn)行狀態(tài).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)HFHA-EMD有效抑制了模態(tài)混疊現(xiàn)象;同時(shí),雙相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則準(zhǔn)確去除了與故障無關(guān)而保留了與故障相關(guān)的IMF,為液壓泵特征提取打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
[Abstract]:In order to extract the characteristics of the vibration signal of the hydraulic pump more effectively , a method for extracting the characteristics of the hydraulic pump based on the improved high frequency harmonic addition - Empirical Mode Decomposition ( HFHA - EMD ) and the double correlation coefficient criterion is proposed . The method comprises the following steps : firstly , adding high - frequency harmonic waves with larger amplitude to the vibration signal for EMD decomposition to obtain a set of eigenmode functions ( IMF ) ;

【作者單位】： 軍械工程學(xué)院四系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275524)
【分類號】：TH137.51
【正文快照】： 0前言液壓泵是液壓系統(tǒng)中的關(guān)鍵部件,其性能的好壞對整個(gè)液壓系統(tǒng)操作的可靠性有重要影響。液壓泵一旦發(fā)生故障,輕則振動(dòng)、噪聲增加,降低工作效率;重則使液壓泵不能工作,甚至?xí)�造成�?yán)重事故。因此,有必要對液壓泵進(jìn)行故障診斷方法方面的研究,而特征提取是故障診斷中至關(guān)重要的

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 唐宏賓;吳運(yùn)新;滑廣軍;馬昌訓(xùn);;基于EMD包絡(luò)譜分析的液壓泵故障診斷方法[J];振動(dòng)與沖擊;2012年09期

2 胡愛軍;孫敬敬;向玲;;經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解中的模態(tài)混疊問題[J];振動(dòng).測試與診斷;2011年04期

3 陳季萍;軸向柱塞泵松靴故障監(jiān)測與診斷的實(shí)驗(yàn)研究[J];煤礦機(jī)械;2004年01期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李仲德;徐翔宇;崔桂梅;李愛蓮;;基于EEMD的軋輥偏心補(bǔ)償控制[J];鋼鐵研究學(xué)報(bào);2016年10期

2 曹瑩;段玉波;劉繼承;侯永強(qiáng);張雪松;;多尺度形態(tài)濾波模態(tài)混疊抑制方法[J];電機(jī)與控制學(xué)報(bào);2016年09期

3 朱霄s，

本文編號：1372224