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摘要
单向阀被广泛应用于工程机械、农业机械、军事车辆液压系统中，泄漏是单向阀的常见故障。本文提出了一种基于时频分解的多源多域、多尺度特征提取与机器学习的单向阀微弱内泄漏故障诊断方法。对四类微弱内泄漏故障的振动信号和压力信号进行经验模态分解；采用时域、频域以及时频域的奇异值、波形因子、熵值等方法进行特征提取并构造故障特征向量；基于粒子群-支持向量机进行单向阀内泄漏故障模式识别。实验结果表明该方法能有效地检测单向阀内泄漏，模式识别准确率达到90%以上。本文为单向阀内泄漏量预测研究奠定了基础，具有较好的工程应用前景。
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