基于敏感分量融合的液压泵退化特征提取方法
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简介
液压泵退化特征提取是实现故障预测的关键环节。在液压泵性能退化过程中,其振动信号复杂度高、非线性强,难以有效地提取退化特征,为此,本文提出一种基于敏感分量融合的退化特征提取方法。采用改进局部特征尺度分解(ILCD)方法对振动信号进行分解,并利用贝叶斯信息准则与所构建的敏感因子,对内禀尺度分量进行筛选,以减少干扰分量的影响,得到敏感分量,有效抓取特征信息;在此基础上,引入离散余弦变换代替传统复合谱分析中的傅里叶变换,提出离散余弦变换一复合谱(DCS)算法,以解决信息遗漏问题,并利用DCS对敏感分量进行融合,提取复合谱熵作为退化特征,以提高对退化过程的表征能力;最后,通过对液压泵性能退化试验实测振动信号的应用分析,验证了该方法的有效性。相关论文
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