基于小波包和拉普拉斯特征值映射的柱塞泵健康评估方法

发布时间：2018-02-08 20:28

  本文关键词： 小波包分析 流形学习 柱塞泵 拉普拉斯特征映射 健康状态评估　出处：《振动与冲击》2017年22期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：柱塞泵是液压系统的关键部件之一,监测其健康状态对液压系统的可靠运行具有重要意义。提出一种基于小波包和流形学习的方法,用于分析柱塞泵出口振动信号,从而对其进行健康评估;该方法利用小波包对原始信号进行分解,从中提取用于描述柱塞泵健康状态的有效特征群;把提取的高维特征群作为输入,利用并比较多种流形学习方法进行特征降维,选取状态识别准确率最高的拉普拉斯特征映射方法,建立起的特征向量到健康状态之间的对应关系,实现液压泵健康状态监测的分类要求。实验结果表明,采用小波包和拉普拉斯特征映射相结合的方法可以有效提高柱塞泵状态评估的准确性。
[Abstract]:Piston pump is one of the key components of hydraulic system. Monitoring its health is of great significance to the reliable operation of hydraulic system. A method based on wavelet packet and manifold learning is proposed to analyze the vibration signal of piston pump outlet. The method uses wavelet packet to decompose the original signal and extract the effective feature group which is used to describe the health state of piston pump, and takes the extracted high dimensional feature group as input. Using and comparing many manifold learning methods to reduce the dimension of features, the Laplacian feature mapping method, which has the highest accuracy of state recognition, is selected, and the corresponding relationship between the feature vectors and the health state is established. The experimental results show that the combination of wavelet packet and Laplace feature mapping can effectively improve the accuracy of piston pump state evaluation.
【作者单位】： 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室;山河智能装备集团;
【基金】：国家科技支撑计划(2014BAA04B01) 国家自然科学基金(51305258) 上海市科委项目(1411104600)
【分类号】：TH137.51

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本文编号：1496199