基于广义相关系数自适应随机共振的液压泵振动信号预处理方法

发布时间：2017-08-30 03:12

  本文关键词：基于广义相关系数自适应随机共振的液压泵振动信号预处理方法

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【摘要】：针对液压泵故障振动信号信噪比低,故障特征难以提取的问题,对液压泵振动信号预处理方法进行研究。针对现有自适应随机共振优化算法及其目标函数存在的问题,将量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)引入自适应随机共振中,提出一种改进的自适应随机共振的信号预处理方法。该方法以广义相关系数为目标函数,采用QGA算法对随机共振系统的结构参数进行优化,从而实现对信号的降噪预处理。仿真及实验结果表明,该方法能够有效提取强噪声背景下的液压泵振动信号频率特征,是液压泵故障特征提取及故障诊断中信号预处理的有效方法,可进一步发展至实际工程应用。
【作者单位】： 军械工程学院导弹工程系;
【关键词】： 广义相关系数 自适应随机共振 量子遗传算法 液压泵振动信号
【基金】：国家自然科学基金(51275524)
【分类号】：TH137.51
【正文快照】： 液压泵作为液压系统的“心脏”,其性能好坏直接决定着整个液压系统能否正常运行。液压泵振动信号包含丰富的状态信息,且具有易于获取的特点,因此基于振动信号分析的液压泵故障诊断越来越受重视。对于轴向柱塞式液压泵,在发生故障时,其故障特征信息会被振动信号中的强噪声湮没,

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本文编号：756939