基于改进MF-DFA和SSM-FCM的液压泵退化状态识别方法

作者：田再克; 李洪儒; 孙健; 李宝晨

来源：仪器仪表学报, 2016, 37(08): 1851-1860.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.2016.08.016

• 液压泵
• 退化状态识别
• 去趋势波动分析
• 模糊C均值

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,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)和半监督马氏距离模糊C均值(SSM-FCM)的液压泵退化状态识别方法。该方法首先引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方法在时间序列数据分割过程中存在的不足,提高MF-DFA方法的计算精度;然后利用改进MF-DFA方法计算液压泵多重分形谱参数,并分析了不同分形谱参数对液压泵退化状态的反映能力,选取奇异指数α0和广义Hurst指数波动均值Δh(q)作为退化特征量;最后利用半监督马氏距离模糊C均值方法实现了液压泵退化状态识别,并以液压泵实测数据为例验证本文所提方法的有效性。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学