基于SIE和SVR的液压泵故障定量诊断

发布时间：2017-07-19 02:17

  本文关键词：基于SIE和SVR的液压泵故障定量诊断

  更多相关文章： 液压泵 定量诊断 支持向量回归机 空间信息熵 果蝇优化算法

【摘要】：为更好地实现液压泵故障定量诊断,对故障定量诊断中的退化特征提取和故障程度诊断方法进行研究。针对排列熵算法的不足,提出空间信息熵(spatial information entropy,简称SIE)的概念,分析了空间信息熵3个参数(时间序列的分区数s、相空间重构的嵌入维数m和延迟时间τ)变化对其性能带来的影响,为其选取提供了依据。仿真分析结果也验证了其作为液压泵退化特征的有效性和优越性。基于空间信息熵算法提取液压泵故障退化特征集,针对退化特征与故障程度之间存在的非线性关系,提出采用果蝇优化算法优化参数的支持向量回归机实现液压泵的故障定量诊断。对实测液压泵振动信号分析结果表明,空间信息熵在表征液压泵故障程度方面具有更好的性能。将果蝇算法优化参数的支持向量回归机用于液压泵的故障定量诊断得到了理想的定量诊断效果,并通过对比分析验证了提出的支持向量回归机模型的有效性和优越性。
【作者单位】： 空军勤务学院四站系;军械工程学院四系;
【关键词】： 液压泵 定量诊断 支持向量回归机 空间信息熵 果蝇优化算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51275524)
【分类号】：TH137.51
【正文快照】： 引言随着维修理论和相关技术的发展,以故障预测技术为核心的基于状态的维修越来越受重视[1],而基于状态的维修需要对其故障程度和发展趋势进行估计。液压泵作为液压系统的“心脏”,性能好坏影响整个系统;但现有的液压泵振动信号分析方法多集中在故障类型识别和故障位置判定[2-

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本文编号：560823