基于判别稀疏编码的液压泵故障诊断

发布时间：2017-07-03 07:19

  本文关键词：基于判别稀疏编码的液压泵故障诊断

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【摘要】：为解决液压泵故障信号特征难以提取的问题,提出了一种基于判别稀疏编码的液压泵故障诊断新方法。在稀疏编码框架中引入Fisher判别准则,通过对训练样本进行字典学习,获取具有判别性的字典与稀疏系数,使用不同故障类别字典对测试样本进行稀疏表示,利用全局分类方法综合重构误差与系数偏差两方面参数,对液压泵故障信号进行识别。实验结果表明,对于不同状态下的液压泵振动信号,该方法可自适应地完成各类子字典的学习与模式识别过程,与传统方法相比,在液压泵故障诊断中具有更高的准确率和较好的稳定性。
【作者单位】： 解放军理工大学野战工程学院;
【关键词】： 液压泵 故障诊断 判别稀疏编码 重构误差
【分类号】：TH137.51
【正文快照】： 液压泵为液压系统的核心部件,研究其性能检测及故障诊断方法具有重要意义。液压泵工作环境复杂、结构封闭,一旦出现故障,其故障信息难以直接提取[1],因而利用壳体采集而来的振动和噪声信息来分析泵的工作状态为优先选择。目前,液压系统故障诊断大都是借鉴机械系统故障诊断的方

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1 郑歆慰;胡岩峰;孙显;王宏琦;;基于空间约束多特征联合稀疏编码的遥感图像标注方法研究[J];电子与信息学报;2014年08期

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本文编号：512763