基于EEMD与SVM相结合的液压系统冲击振动智能诊断研究

简介

工程机械液压系统发生冲击故障时,液压冲击引起的振动信号包含了大量的故障信息。该文针对液压冲击产生的振动信号,通过EEMD方法计算有效IMF分量的能量分布作为振动信号的特征向量,研究了基于SVM分类预测的典型冲击振动信号的高维大样本的分类识别,比较了不同SVM分类器的分类识别效果。结果表明:基于EEMD和SVM相结合的方法可有效进行高维大样本条件下液压系统冲击振动信号分类识别,能实现液压系统冲击振动信号的智能诊断。