精细复合多尺度波动散布熵在液压泵故障诊断中的应用

液压泵振动信号具有非线性、非平稳性的特点,熵算法在该类信号分析方面有着独到的优势,但传统的熵算法在液压泵振动信号特征提取中有计算速度慢、熵值不准确、不稳定等不足,为了更有效地提取故障特征信息并提高故障诊断准确性,将精细复合多尺度波动散布熵(refined composite multiscale fluctuation dispersion entropy, RCMFDE)引入到液压泵的故障特征提取中,提出了一种基于RCMFDE和粒子群优化支持向量机结合的液压泵故障诊断方法。计算不同故障振动信号的RCMFDE,并选取合适尺度下的多个RCMFDE值作为特征向量形成特征样本,输入粒子群优化支持向量机中进行故障分类识别。通过仿真信号和液压泵故障实测信号进行分析,并将所提出的方法与基于多尺度样本熵(multiscale sample entropy, MSE)、多尺度排列熵(multiscale permutation entropy, MPE)、多尺度符号动态熵(multiscale symbolic dynamic entropy, MSDE)、多尺度散布熵(multiscale disp...     

基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵退化特征提取方法

针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。其次,求取各个分量与原始信号的相关性,选取相关性较高的前几个分量作为有效分量并求其模糊熵,实现液压泵的退化特征提取,形成特征向量。最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例,使用基于变量预测模型的模式识别方法对提取的特征向量进行验证。实验结果表明,该液压泵退化特征提取方法具有较高的精度,使退化状态识别的准确率提高到了100%。     

内高压成形换模小车驱动系统

利用换模小车液压系统功率质量比和扭矩惯量比大的优点,采用了液压马达作为动力元件,去驱动模具链条和小车行走。对换模小车驱动系统进行了深入的研究,并利用面向工程设计的高级建模软件AMESim对小车驱动系统建模,对其行走过程动态特性进行了仿真分析,最后设计了小车驱动的电气控制系统。     

基于多尺度熵偏均值的液压泵故障特征识别

针对不同故障类型下的液压泵振动信号具有不同复杂性的特点,将多尺度熵引入到液压泵故障识别中。多尺度熵是在样本熵的基础上通过引入尺度因子,从而能够分析信号在不同尺度因子下的复杂性。在多尺度熵的基础上定义一个同时考虑多尺度熵熵值大小和熵值变化趋势的指标--多尺度熵偏均值(PMMSE),该指标定量地刻画故障信号的复杂性。将该指标用于液压泵的故障识别中。通过对液压泵4种不同运行状态的实测振动信号进行分析,结果表明PMMSE能够很好地区分出液压泵的不同故障类型,验证了该指标在故障特征提取中的有效性。     

电液伺服系统非线性振动诱因探究

根据非线性动力学原理,建立电液伺服系统的非线性动力学模型,探索非线性弹簧力和非线性摩擦力等非线性因素对伺服系统运动特征的影响规律。通过理论研究,指出非线性弹簧力和非线性摩擦力的耦合作用特征可以用Duffing-Van Der Pol方程描述。通过数值试验分析,发现系统外加激振力、阻尼系数和弹簧力非线性项系数的大小影响系统的运动状态,当三者参数变化时系统可能做极限环型振荡、倍周期运动和混沌运动。     

基于ReliefF算法和相关度计算结合的故障特征降维方法及其应用

在对旋转机械进行故障诊断时,通常要从时域、频域或时频域提取故障特征参数,组成原始的故障特征向量,然而在众多的故障特征当中并不是每个特征对于故障分类都是敏感且有效的。为此,本研究提出了基于ReliefF算法和相关度计算结合的故障特征降维方法。采用ReliefF加权特征选择算法对原始各特征的分类能力进行评价,选择出分类能力较强的特征;再通过特征相关度算法剔除其中分类能力相近的冗余特征,将剩余的分类能力较强的特征组成最终的降维特征向量用于故障分类和诊断,实现原始特征的降维。通过液压泵和滚动轴承的故障诊断实验,并与传统的主元分析(PCA)方法对比,结果表明该方法能够用较少的降维后的信号特征获得更高的故障正确识别率。     

基于有效信息重构的故障旋转机械振动加速度信号积分方法

提出一种基于有效信息重构的故障旋转机械振动加速度信号积分方法。该方法首先利用集总经验模态分解(EEMD)对积分信号进行分解,然后将峭度指标、均方差值和奇异值组合成特征向量对分解信号进行有效特征提取,并通过欧氏距离搜索提取分解信号中隐含的有效特征分量,最后通过阈值限定将有效特征分量进行叠加重构得到所需有效积分信号。仿真分析和实测数据结果表明,该方法在去除噪声和保留有效特征信息方面,比传统积分方法具有更高的精度和优越性。     

基于屏蔽技术的经验模式分解改进方法

经验模态分解(EMD）具有优越的自适应性,对非平稳、非线性信号的不同时间尺度可进行正确的局部化处理,然而,当信号组合分量的频率相近时会出现模态混叠现象。针对该问题,提出引入信号屏蔽技术对其改进,通过向原始信号添加一定频率的屏蔽信号,将低频成分屏蔽在高频成分所在的本征模态函数(IMF)之外,而屏蔽信号自身通过加减二次分解取平均值消除对IMF分量的影响。仿真及实际应用验证了改进方法可有效克服模态混叠现象,为EMD改进提供一种新的途径。     

直动型溢流阀非线性动力学行为研究

针对溢流阀阀芯震颤导致液压系统产生非线性振动问题,建立了溢流阀非线性动力学模型,利用MATLAB/Simulink进行了数值仿真。研究了受自身结构参数和外部主要因素影响下溢流阀的非线性动力学行为。研究结果表明,对溢流阀非线性动力学行为进行研究能够发现系统参数对溢流阀动态特性的影响规律,对优化溢流阀的结构参数、提高溢流阀运行的稳定性、防止液压系统产生自激振荡有重要的理论指导意义和工程实际意义。     

免疫支持向量机复合故障诊断方法及试验研究

研究了传统分类算法在故障诊断中的不足,融合人工免疫系统中的实值否定选择(RNS)算法和支持向量机(SVM)算法提出了一种复合的故障诊断方法。在新方法中使用RNS算法产生检测器(非己集合)当作故障样本,这些样本再作为SVM算法的输入进行训练,这样就能解决分类算法所面临的训练样本不足的难题。轴向柱塞泵发生故障时,由于滑靴对斜盘冲击产生的振动信号被高频谐振信号调制,通过小波簇包络解调方法将调制信号解调出来,然后对包络信号用小波包分解子带特征能量法进行特征提取。最后用轴向柱塞泵多松靴和配流盘磨损多故障模式样本进行诊断测试,正确率可达90%以上,验证了复合诊断方法的有效性。