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高壓柱塞泵早期故障的振動(dòng)信號(hào)特征提取方法

來(lái)源:KTIMES TECHNOLOGY LIMITED   2025年07月21日 14:03  
  高壓柱塞泵早期故障的振動(dòng)信號(hào)特征提取,需結(jié)合其非線性、非平穩(wěn)特性及復(fù)雜激勵(lì)源,采用多技術(shù)融合的方法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷,以下是具體方法:
  基于降噪與分解的特征提取
  CNC-EMMD方法:通過(guò)余弦相鄰系數(shù)(CNC)降噪降低信號(hào)復(fù)雜度,結(jié)合極值域均值模式分解(EMMD)將信號(hào)分解為有限固有模態(tài)函數(shù)(IMF),對(duì)每個(gè)模態(tài)分量進(jìn)行包絡(luò)譜分析,提取早期故障特征。例如,該方法可有效區(qū)分柱塞泵正常、柱塞孔磨損及滑靴磨損三種狀態(tài)。
  改進(jìn)的噪聲自適應(yīng)完備集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(VMD):根據(jù)白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)VMD進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,得到改進(jìn)后的方法,利用其對(duì)振動(dòng)信號(hào)分解,得到表征柱塞泵狀態(tài)特征的IMF函數(shù),再對(duì)IMF函數(shù)進(jìn)行分析和特征提取,可提高狀態(tài)特征提取的準(zhǔn)確性和效率。
  基于多源信息融合的特征提取
  采集柱塞泵正常狀態(tài)和多種故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)和壓力信號(hào),利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)將振動(dòng)信號(hào)分解到不同頻帶并提取能量特征,同時(shí)提取壓力信號(hào)的時(shí)域特征,再將兩者融合輸入支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行故障識(shí)別,診斷準(zhǔn)確率優(yōu)于單一信號(hào)。
  基于時(shí)頻分析與模式識(shí)別的特征提取
  自適應(yīng)小波閾值與局部均值分解(LMD):針對(duì)振動(dòng)信號(hào)的非線性、不平穩(wěn)特性,提出自適應(yīng)小波閾值函數(shù)降噪,結(jié)合LMD分解信號(hào),利用波形匹配延拓和分量相關(guān)性方法降低端點(diǎn)效應(yīng),提高故障特征提取完整性。
  精英混沌粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)(ECPSO-SVM):以粒子群算法為基礎(chǔ),引入精英混沌搜索策略優(yōu)化SVM參數(shù),建立故障分類模型,診斷準(zhǔn)確率可達(dá)98%,實(shí)現(xiàn)快速故障分類。

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