基于改进MF-DFA和SSM-FCM的液压泵退化状态识别方法

发布时间：2017-08-21 14:07

  本文关键词：基于改进MF-DFA和SSM-FCM的液压泵退化状态识别方法

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【摘要】：针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)和半监督马氏距离模糊C均值(SSM-FCM)的液压泵退化状态识别方法。该方法首先引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方法在时间序列数据分割过程中存在的不足,提高MF-DFA方法的计算精度;然后利用改进MF-DFA方法计算液压泵多重分形谱参数,并分析了不同分形谱参数对液压泵退化状态的反映能力,选取奇异指数α_0和广义Hurst指数波动均值Δh(q)作为退化特征量;最后利用半监督马氏距离模糊C均值方法实现了液压泵退化状态识别,并以液压泵实测数据为例验证本文所提方法的有效性。
【作者单位】： 军械工程学院;
【关键词】： 液压泵 退化状态识别 去趋势波动分析 模糊C均值
【基金】：国家自然科学基金(51275524)项目资助
【分类号】：TH137.51
【正文快照】： 障预测的关键,由于液压泵振动信号往往受到流体压缩1引言 性、泵源与伺服系统的流固耦合作用以及自身固有机械振动的影响,呈现出非线性、非平稳、非高斯的特点,使得液压泵是整个液压系统的“心脏”,其性能好坏不仅 传统线性信号处理方法很难准确识别液压栗的退化状直接影响液

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本文编号：713310