【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675364)
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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
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