基于SA-EMD-PNN的柱塞泵故障诊断方法研究

作者：杜振东; 赵建民^*; 李海平; 张鑫

来源：振动与冲击, 2019, 38(08): 145-152.

DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2019.08.022

• 柱塞泵
• 敏感度分析
• 经验模态分解
• 概率神经网络
• 故障诊断

为了提高柱塞式液压泵的故障诊断效率和准确性,提出了SA-EMD-PNN柱塞泵故障诊断方法。提取各种状态下振动信号的特征参数,并对所提取特征参数进行敏感度分析(SA),找出敏感度较高的特征参数;对原始故障信号进行经验模态分解(EMD)结合,构造新的故障信号,再提取敏感度高的特征参数;将所提取特征参数以向量的形式输入概率神经网络(PNN)进行训练和测试。实验表明,SA-PNN方法能快速、有效的诊断出柱塞泵故障,减少诊断时间;而SA-EMD-PNN能在SA-PNN的基础上提高正确率。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学