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摘要
针对舰船航行过程中液压泵机组运行环境复杂、泵壳体振动信号易受周围激振源影响的问题,提出一种基于泵出口脉动压力信号的液压泵故障诊断方法。首先,对泵出口脉动压力信号进行小波包分解,滤除背景辐射噪声干扰,提取出包含故障信息的特征频段,进行时域特征分析;然后,利用BP神经网络建立分类器,以泵脉动压力信号时域参数作为输入、泵运行状态作为输出,实现了液压泵磨损故障的自动诊断。实验结果表明:该方法能有效识别液压泵不同运行状态下的内部故障信息,并对故障程度作出评估。
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针对舰船航行过程中液压泵机组运行环境复杂、泵壳体振动信号易受周围激振源影响的问题,提出一种基于泵出口脉动压力信号的液压泵故障诊断方法。首先,对泵出口脉动压力信号进行小波包分解,滤除背景辐射噪声干扰,提取出包含故障信息的特征频段,进行时域特征分析;然后,利用BP神经网络建立分类器,以泵脉动压力信号时域参数作为输入、泵运行状态作为输出,实现了液压泵磨损故障的自动诊断。实验结果表明:该方法能有效识别液压泵不同运行状态下的内部故障信息,并对故障程度作出评估。
