基于渐近式权值小波降噪和Adaboost算法的液压泵故障诊断

简介

为了解决液压泵早期故障诊断难的问题,提出了一种基于渐近式权值小波降噪和Adaboost算法的液压泵故障诊断方法。针对早期故障特征难以有效提取的问题,根据最优化理论,通过对传统小波分析方法得到的信号进行渐近式权值的选择,得到了信噪比较好的降噪信号,并从中选取了最优特征集。同时,针对神经网络过学习和欠学习的现象,采用Adaboost算法对最优特征进行训练,实现了对不同故障类型的识别。实验结果表明,渐近式权值小波降噪能有效地去除噪声,提高信噪比,较为有效地提取最优故障特征;与BP神经网络相比,Adaboost算法具有更高的故障识别精度。