论文摘要
以液压泵滑靴磨损故障为例,提出一种基于故障机理的多信息烈度特征状态评估新方法。该方法从滑靴磨损机理出发,利用滑靴副压紧系数值对滑靴不同磨损程度对应的液压泵工作状态进行区域划分;通过振动烈度的频域计算方法提取泵壳体振动、出口流量及压力三种信号的烈度特征因子,分析三种烈度特征因子对滑靴磨损程度的敏感性,并建立特征因子样本集;利用最小二乘法进行数据拟合,得到三种烈度特征因子与液压泵工作状态的对应量化关系,结合BP神经网络和D-S证据理论建立基于多信息决策融合算法的状态评估模型。通过测试样本验证了模型的有效性,结果表明该模型具有较高的评估精度。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘思远,何跃,李晓明,卢明立,卢正点
关键词: 状态评估,液压泵,多信息,烈度特征因子,滑靴磨损
来源: 中国机械工程 2019年12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: 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,江苏天明机械集团有限公司,河北汉光重工有限责任公司
基金: 国家自然科学基金资助项目(51505411,51675461),国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2014CB046405)
分类号: TH137.51
页码: 1460-1465+1473
总页数: 7
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