行星齿轮传动系统发生故障时,其信号传递中相互耦合,呈现非线性的特性,使得行星齿轮的故障类型及损伤程度难以识别。借鉴模式识别中Fisher准则(FC)判别函数,构建核函数尺度参数优化的数学模型,应用改进的粒子群优化方法对其寻优,充分改善核主元分析法(KPCA)对于非线性问题的分析性能,将其应用于行星齿轮的磨损损伤程度的识别和诊断中。实例分析结果表明,基于PSO-FC智能优化后的KPCA改善了特征空间内数据分布结构,在行星齿轮的磨损损伤程度识别中取得了较好的尺度聚类效果,可以有效地解决复杂机械传动中损伤边界模糊、损伤程度难以识别的问题。

柱塞泵是工程机械的关键部件，其性能好坏将直接影响整个设备的正常工作。针对柱塞泵提出基于特征选择支持向量机的智能诊断方法。对采集的振动信号基于小波包分解提取能量特征，然后利用Fisher准则函数选择对智能诊断最有利的特征，利用支持向量机进行训练，并将每个二类支持向量机按二叉树的组织形式构成系统的诊断模型。以汽车起重机柱塞泵为研究对象，其6种故障形式，包括正常、轴承内圈故障、滚动体故障、柱塞故障、配流盘故障、斜盘故障，用于检验所提算法的诊断能力，并与传统的BP神经网络和最近的蚁群神经网络方法进行对比。诊断结果表明：所提出的算法优于另外两种方法，具有较好的诊断效果。