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辛几何模态分解和广义形态分形维数的液压泵故障诊断
被引量：
13
1
作者
郑直
王宝中
+1 位作者
刘佳鑫
姜万录
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期724-730,共7页
针对液压泵故障诊断问题,本文提出了一种基于辛几何模态分解和广义形态分形维数相结合的方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行分解;基于所提出的能量选取法,重构含有丰富运行特征信息的模态分量,并将其作为数据源;基于数据源提取,...
针对液压泵故障诊断问题,本文提出了一种基于辛几何模态分解和广义形态分形维数相结合的方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行分解;基于所提出的能量选取法,重构含有丰富运行特征信息的模态分量,并将其作为数据源;基于数据源提取,实现对液压泵不同故障的诊断。通过对比分析仿真和实测液压泵故障振动信号的试验结果,验证了该方法可以有效地诊断液压泵不同故障。
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关键词
液压泵
故障诊断
辛几何模态分解
广义形态分形维数
模态能量
特征提取
滑靴故障
松靴故障
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职称材料
改进AMD广义形态分形维数和KFCMC的液压泵故障诊断方法
被引量：
8
2
作者
郑直
姜万录
+1 位作者
王宝中
王莹
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第18期46-52,102,共8页
针对液压泵故障诊断问题,提出了一种基于改进解析模态分解(AMD)、广义形态分形维数(GMFD)和核模糊C均值聚类(KFCMC)相结合的新方法。根据故障特征频率先验知识,在有效二分频范围内对实测液压泵多模态故障振动信号进行AMD分解,并基于欧...
针对液压泵故障诊断问题,提出了一种基于改进解析模态分解(AMD)、广义形态分形维数(GMFD)和核模糊C均值聚类(KFCMC)相结合的新方法。根据故障特征频率先验知识,在有效二分频范围内对实测液压泵多模态故障振动信号进行AMD分解,并基于欧氏距离法选定实现最优分解的二分频;将基于最优二分频所提取含有丰富运行特征信息的故障分量信号作为数据源,并提取GMFD作为特征向量;利用KFCMC实现对液压泵不同故障的诊断。此外,还利用原始AMD、经验模态分解(EMD)、集总经验模态分解(EEMD)、局部均值分解(LMD)、变分模态分解(VMD)和模糊C均值聚类(FCMC)方法对上述信号进行分析,结果表明所提方法效果要优于上述传统分解和诊断方法。通过对仿真和实测液压泵故障振动信号的实验验证,表明该方法可以有效地诊断液压泵不同故障。
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关键词
液压泵
解析模态分解(AMD)
广义形态分形维数
(GMFD)
核模糊C均值聚类(KFCMC)
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职称材料
题名
辛几何模态分解和广义形态分形维数的液压泵故障诊断
被引量：
13
1
作者
郑直
王宝中
刘佳鑫
姜万录
机构
华北理工大学机械工程学院
燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室
燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期724-730,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51875498)
河北省省属高等学校基本科研业务费研究项目(JQN2019004)
+1 种基金
华北理工大学博士科研启动基金项目(0088/28412499)
河北省自然科学基金项目(E2018203339,E2017203115)。
文摘
针对液压泵故障诊断问题,本文提出了一种基于辛几何模态分解和广义形态分形维数相结合的方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行分解;基于所提出的能量选取法,重构含有丰富运行特征信息的模态分量,并将其作为数据源;基于数据源提取,实现对液压泵不同故障的诊断。通过对比分析仿真和实测液压泵故障振动信号的试验结果,验证了该方法可以有效地诊断液压泵不同故障。
关键词
液压泵
故障诊断
辛几何模态分解
广义形态分形维数
模态能量
特征提取
滑靴故障
松靴故障
Keywords
hydraulic pump
fault diagnosis
symplectic geometry mode decomposition
general morphological fractal dimensions
mode energy
feature extraction
slipper wear fault
loose slipper fault
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
改进AMD广义形态分形维数和KFCMC的液压泵故障诊断方法
被引量：
8
2
作者
郑直
姜万录
王宝中
王莹
机构
华北理工大学机械工程学院
燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室
燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第18期46-52,102,共8页
基金
华北理工大学博士科研启动基金(0088/28412499)
国家自然科学基金(51875498)
+1 种基金
河北省自然科学基金重点项目(E2017209059
E2018203339)
文摘
针对液压泵故障诊断问题,提出了一种基于改进解析模态分解(AMD)、广义形态分形维数(GMFD)和核模糊C均值聚类(KFCMC)相结合的新方法。根据故障特征频率先验知识,在有效二分频范围内对实测液压泵多模态故障振动信号进行AMD分解,并基于欧氏距离法选定实现最优分解的二分频;将基于最优二分频所提取含有丰富运行特征信息的故障分量信号作为数据源,并提取GMFD作为特征向量;利用KFCMC实现对液压泵不同故障的诊断。此外,还利用原始AMD、经验模态分解(EMD)、集总经验模态分解(EEMD)、局部均值分解(LMD)、变分模态分解(VMD)和模糊C均值聚类(FCMC)方法对上述信号进行分析,结果表明所提方法效果要优于上述传统分解和诊断方法。通过对仿真和实测液压泵故障振动信号的实验验证,表明该方法可以有效地诊断液压泵不同故障。
关键词
液压泵
解析模态分解(AMD)
广义形态分形维数
(GMFD)
核模糊C均值聚类(KFCMC)
Keywords
hydraulic pump
analysis mode decomposition(AMD)
general morphological fractal dimensions(GMFD)
kernel fuzzy C-means clustering(KFCMC)
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
辛几何模态分解和广义形态分形维数的液压泵故障诊断
郑直
王宝中
刘佳鑫
姜万录
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进AMD广义形态分形维数和KFCMC的液压泵故障诊断方法
郑直
姜万录
王宝中
王莹
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019
8
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职称材料
已选择
0
条
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引证文献
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