LMD样本熵与SVM结合的柱塞泵故障诊断研究

简介

针对柱塞泵故障特征难以提取、故障分类困难、故障诊断准确度不高的问题,提出局部均值分解(LMD)样本熵和支持向量机(SVM)结合的柱塞泵故障诊断方法研究。采集柱塞泵四种状态(正常、松靴、配流盘磨损、滑靴磨损)的多测点振动信号,将振动信号进行LMD分解和重构,提取重构信号的样本熵与原始信号标准差作为特征向量,将其输入SVM中进行训练和诊断,并与原始信号的特征向量诊断结果进行比较,诊断准确度可达99.5%以上。最后将SVM诊断结果与BP神经网络进行比较,结果表明SVM具有更高的速度和准确度。