發(fā)布時(shí)間：2018-12-21 07:29

【摘要】：液壓泵特征提取是實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對(duì)液壓泵退化特征不理想的問題,提出一種基于改進(jìn)復(fù)合譜與關(guān)聯(lián)熵融合的特征提取方法。首先,對(duì)傳統(tǒng)CS算法進(jìn)行改進(jìn),對(duì)多通道振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行融合,實(shí)現(xiàn)對(duì)特征信息的綜合利用,并分別提取Shannon定義下和Tsallis定義下的DCS功率譜熵和DCS奇異熵作為特征;在此基礎(chǔ)上,提出基于關(guān)聯(lián)熵的融合方法,將所提取的特征融合為一個(gè)全新特征,作為液壓泵退化特征,提高特征的簡(jiǎn)潔度;最后,利用液壓泵性能退化試驗(yàn)所采集振動(dòng)信號(hào),驗(yàn)證了該方法的有效性。
[Abstract]:Feature extraction of hydraulic pump is a key step to realize fault prediction. A feature extraction method based on the fusion of improved composite spectrum and correlation entropy is proposed to solve the problem that the degradation feature of hydraulic pump is not ideal. Firstly, the traditional CS algorithm is improved, the multi-channel vibration signal is fused to realize the comprehensive utilization of the feature information, and the DCS power spectrum entropy and the DCS singular entropy defined by Shannon and Tsallis are extracted as features respectively. On this basis, a fusion method based on correlation entropy is proposed to fuse the extracted features into a new feature, which can be used as the degradation feature of hydraulic pump and improve the conciseness of the feature. Finally, the validity of the method is verified by the vibration signals collected from the hydraulic pump performance degradation test.
【作者單位】： 中國(guó)洛陽(yáng)電子裝備試驗(yàn)中心;陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275524)
【分類號(hào)】：TH137.51

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本文編號(hào)：2388580