【摘 要】
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液压系统不同程度泄漏故障发生原因多样,特征十分相似,难以正确诊断.针对此问题,提出了改进的EEMD方法与GA-SVM结合的液压系统泄漏故障诊断方法.首先,在EEMD方法的基础上提出
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51175511）
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液压系统不同程度泄漏故障发生原因多样,特征十分相似,难以正确诊断.针对此问题,提出了改进的EEMD方法与GA-SVM结合的液压系统泄漏故障诊断方法.首先,在EEMD方法的基础上提出改进,抑制模态混叠和端点效应对振动信号分解的影响,保证信号分解的真实性.运用改进的EEMD方法将液压振动信号分解成若干个IMF分量,计算各IMF分量能量并归一化处理提取振动信号特征向量.然后运用遗传算法对SVM进行参数优化,将提取到的特征向量输入优化后SVM分类诊断,判断液压系统泄漏故障类型和严重程度.实验结果表明,该方法能够有
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