基于能量熵特征的挖掘机液压系统故障诊断

发布时间：2020-12-17 09:09

　　液压系统作为挖掘机的核心组成,其工作的可靠性将直接影响主机的性能。在现有较为先进的故障模式判别方法中,选择应用小波包分析计算故障信号的能量熵,构造特征向量输入到支持向量机中进行训练,判定故障的类型。该文融合小波包数据处理技术和支持向量机故障模式识别技术来实现故障的有效判别,完成了液压系统的状态监测及故障诊断系统的搭建。通过测试发现,故障识别的准确率良好,试验结果也验证了支持向量机在处理小样本方面的优势所在。 

【文章来源】：液压气动与密封. 2020年10期

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

小波包分解示意图

设分类超平面方程为:x×ω+b=0，对其进行归一化处理，使得线性可分的数据集(xi,yi),i=1，…，k,x∈Rd,y∈{+1,-1}，满足:分类超平面H1,H2方程可表示为:H1:x×ω+b=1,H2:x×ω+b=-1。两个超平面的分类间隔为2/‖ω‖，因此，求间隔最大变为求最小。满足条件(4)且使的值最小的分类面为最优分类面，位于面H1和面H2上的点即为支持向量。

将从运行异常的设备中获取的故障信号放入经过训练阶段后的支持向量机故障判别模型中，经过运算和对比对这些数据进行分类，最终可以给出系统判定的故障模式类别。图3描述了故障诊断流程。3 模拟实验研究

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2921781