基于VMD分解与卷积神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵数据退化特征维数高以及故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的液压泵故障诊断方法。利用VMD良好的分解能力处理高维度数据,进行数据扩展,提取详细特征;基于CNN良好的特征提取和分类性能,在不需要先验知识的情况下直接从数据中提取特征,实现高精度故障诊断。该方法因具有端到端特征学习能力,在实测液压泵数据上进行验证,具有较高的故障诊断精度和稳定性。