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
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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