基于SA-EMD-PNN的柱塞泵故障诊断方法研究

基于SA-EMD-PNN的柱塞泵故障诊断方法研究

论文摘要

为了提高柱塞式液压泵的故障诊断效率和准确性,提出了SA-EMD-PNN柱塞泵故障诊断方法。提取各种状态下振动信号的特征参数,并对所提取特征参数进行敏感度分析(SA),找出敏感度较高的特征参数;对原始故障信号进行经验模态分解(EMD)结合,构造新的故障信号,再提取敏感度高的特征参数;将所提取特征参数以向量的形式输入概率神经网络(PNN)进行训练和测试。实验表明,SA-PNN方法能快速、有效的诊断出柱塞泵故障,减少诊断时间;而SA-EMD-PNN能在SA-PNN的基础上提高正确率。

论文目录

  • 1 SA-EMD-PNN算法
  •   1.1 敏感度分析 (SA)
  •   1.2 经验模态分解 (EMD)
  •     1.2.1 固有模态函数 (IMF)
  •     1.2.2 EMD算法基本步骤
  •   1.3 概率神经网络算法 (PNN )
  •     (1) 输入层。
  •     (2) 模式层。
  •     (3) 求和层
  •     (4) 输出层
  • 2 案例分析
  •   2.1 实验设计
  •   2.2 时-频域分析
  •   2.3 使用SA-EMD-PNN进行诊断
  •     2.3.1 特征参数提取
  •     2.3.2 敏感度分析
  •     2.3.3 使用SA-PNN进行故障诊断
  •     2.3.4 使用SA-EMD-PNN进行故障诊断
  • 3 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杜振东,赵建民,李海平,张鑫

    关键词: 柱塞泵,敏感度分析,经验模态分解,概率神经网络,故障诊断

    来源: 振动与冲击 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 工业通用技术及设备,机械工业

    单位: 陆军工程大学

    基金: 河北省自然科学基金(E2015506012)

    分类号: TH137.51

    DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.08.022

    页码: 145-152

    总页数: 8

    文件大小: 2391K

    下载量: 264

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