MOMED和双谱熵在液压泵退化特征提取中的应用

作者：田再克; 李洪儒; 王卫国; 许葆华

来源：振动工程学报, 2019, 32(04): 730-738.

DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2019.04.021

• 故障诊断
• 液压泵
• 双谱分析
• 退化状态识别
• MOMED

针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵解卷积(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution,MOMED)和双谱熵(Bispectral Entropy)的液压泵退化特征提取方法。首先针对最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)降噪效果受滤波器长度和迭代次数影响的问题,提出了一种多点最优最小熵解卷积(MOMED)降噪方法,并利用MOMED对液压泵原始振动信号进行处理,以降低原始信号中干扰成分的影响;然后采用双谱分析提取双谱熵作为退化特征,以提高对液压泵退化状态的反映能力;最后,通过对液压泵性能退化试验实测振动信号的应用分析,验证了该方法的有效性。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学; 国防大学