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《燕山大学》 2012年
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基于HHT和模糊C均值聚类的液压泵故障诊断研究

卢传奇  
【摘要】:液压泵作为整个液压系统的动力源部分,在液压系统中起着至关重要的作用。液压泵的工作状态正常与否直接影响到整个系统的工作质量,因此对液压泵的状态检测和故障诊断就非常重要。轴向柱塞泵故障信号是一种典型的非线性、非平稳信号,因此需要一种适合处理非线性、非平稳信号的方法来准确地提取出故障特征,Hilbert-Huang变换正是这样的一种时频分析方法。 本文的研究对象是材料试验机电液伺服系统中的轴向柱塞泵,采集了泵壳振动加速度信号和泵出口压力信号。采用Hilbert-Huang变换(HHT)方法对采集的信号进行了时频分析,振动信号分解得到固有模态函数(IMF)分量。结合短时最大熵谱以及功率谱分析,选取了对故障敏感的IMF分量。找到了各故障状态下的特征频率。 提出了一种基于局部Hilbert边际能量谱特征能量的求取故障特征向量的方法。为了选择合适的IMF分量求出特征向量,提出了一种根据重构信号与原信号互相关性以及重构信号能量占信号总能量百分比来确定故障敏感IMF分量的方法。 对振动信号和压力信号分别采用经验模态分解(EMD)和集总经验模态分解(EEMD)方法求取特征向量,采用了模糊C均值聚类算法对故障进行了识别,识别结果表明本文提出的特征向量能够准确反映轴向柱塞泵的故障特征,用EEMD处理数据故障确诊率高于用EMD处理数据,采用压力信号提取的特征向量优于采用振动信号提取的特征向量。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TH137.51;TH165.3

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