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摘要
为掌握液压泵全寿命周期健康状态,提出一种基于改进VMD算法的液压泵寿命状态检测方法。针对变分模态分解中难以确定分解层数和分解带宽的问题,引入萤火虫算法对VMD初始参数组合进行优化,通过仿真分析验证该方法的有效性。开展液压泵加速寿命试验,提取液压泵不同寿命阶段出口压力脉动信号,应用改进VMD算法进行分解,计算各IMF分量的能量占比、IMF重构信号的能量熵及时域指标作为12维状态特征样本库,建立结构为12-20-5的DBN神经网络进行液压泵寿命状态识别。分析结果表明,该方法在泵全部寿命阶段均能保证较高的识别准确率,平均准确率达到97.4%,为液压泵寿命状态检测提供了新的方法。
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