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基于局部s变换和极限学习机的柱塞泵滑靴磨损故障诊断
被引量：
15
1
作者
励文艳
程珩
+1 位作者
赵立红
韩露
《液压与气动》
北大核心
2019年第12期15-21,共7页
针对轴向柱塞泵结构复杂、故障信号微弱且易受噪声干扰难以进行故障模式识别的问题,提出一种基于局部s变换和极限学习机的柱塞泵故障诊断方法,对不同程度滑靴磨损故障进行诊断。采集柱塞泵在正常和不同故障状态下的振动信号进行局部s变...
针对轴向柱塞泵结构复杂、故障信号微弱且易受噪声干扰难以进行故障模式识别的问题,提出一种基于局部s变换和极限学习机的柱塞泵故障诊断方法,对不同程度滑靴磨损故障进行诊断。采集柱塞泵在正常和不同故障状态下的振动信号进行局部s变换,对不同的特征向量组进行定性和定量比较,选择提取s矩阵最大奇异值、转轴振动基频能量占比和柱塞振动基频能量占比共三维特征向量,将特征向量输入极限学习机完成故障模式的识别,识别精度可达99%以上。最后将极限学习机与支撑向量机分类结果进行对比,证明所提故障诊断方法可以用较少的特征向量获得较高的诊断精度。
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关键词
局部s变换
极限学习机
轴向柱塞泵
滑靴磨损
故障诊断
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职称材料
题名
基于局部s变换和极限学习机的柱塞泵滑靴磨损故障诊断
被引量：
15
1
作者
励文艳
程珩
赵立红
韩露
机构
太原理工大学新型传感器与智能控制教育部和山西省重点实验室
太原理工大学机械工程学院
出处
《液压与气动》
北大核心
2019年第12期15-21,共7页
基金
国家自然科学基金(51675364)
文摘
针对轴向柱塞泵结构复杂、故障信号微弱且易受噪声干扰难以进行故障模式识别的问题,提出一种基于局部s变换和极限学习机的柱塞泵故障诊断方法,对不同程度滑靴磨损故障进行诊断。采集柱塞泵在正常和不同故障状态下的振动信号进行局部s变换,对不同的特征向量组进行定性和定量比较,选择提取s矩阵最大奇异值、转轴振动基频能量占比和柱塞振动基频能量占比共三维特征向量,将特征向量输入极限学习机完成故障模式的识别,识别精度可达99%以上。最后将极限学习机与支撑向量机分类结果进行对比,证明所提故障诊断方法可以用较少的特征向量获得较高的诊断精度。
关键词
局部s变换
极限学习机
轴向柱塞泵
滑靴磨损
故障诊断
Keywords
local
s
tran
s
form
extreme learning machine
axial pi
s
ton pump
s
hoe wear
fault diagno
s
i
s
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
TH322 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部s变换和极限学习机的柱塞泵滑靴磨损故障诊断
励文艳
程珩
赵立红
韩露
《液压与气动》
北大核心
2019
15
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