基于敏感度分析与概率神经网络的液压泵故障诊断方法研究

简介

为了提高液压泵故障诊断的速度与准确性，提出了将敏感度分析与概率神经网络相结合的液压泵故障诊断方法。分析了不同状态下振动信号的时域图与频谱图，得出使用传统方法不易对液压泵进行故障诊断的结论。对各种状态下的振动信号提取特征参数，并对所提取特征参数进行敏感度分析。将敏感度高的特征参数以向量的形式输入概率神经网络进行训练和测试。实验表明：概率神经网络能快速、有效的诊断出液压泵的故障，节约诊断时间。将敏感度分析与概率神经网络相结合能提高概率神经网络诊断的正确率。