基于WPT-DDT-SVM的混凝土泵車液壓泵故障診斷研究.pdf

1、液壓泵在現(xiàn)代工程機(jī)械等眾多機(jī)械設(shè)備中被廣泛使用，統(tǒng)計(jì)表明，在所有工程機(jī)械設(shè)備的故障中，液壓泵的故障比重約占30～40％。實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)液壓泵運(yùn)行狀態(tài)、早期預(yù)測(cè)預(yù)警液壓泵故障，對(duì)于減少液壓泵的損壞率、降低工程機(jī)械作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)停工期具有十分重要的意義。本論文以此為背景，提出一套系統(tǒng)的從信號(hào)降噪到故障分類的混凝土泵車液壓泵故障診斷方法，重點(diǎn)研究故障狀態(tài)分類改進(jìn)算法。
　　 針對(duì)小波包分析存在的混頻問題，并結(jié)合故障信號(hào)信號(hào)弱、非平穩(wěn)、存在突變

2、信號(hào)等特點(diǎn)，本文采用頻帶調(diào)整的小波包單子帶重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行特征分析。實(shí)驗(yàn)證明該方法能有效消除混頻現(xiàn)象。
　　 針對(duì)特征向量中包含有的不相關(guān)和冗余信息，并結(jié)合在線故障診斷系統(tǒng)高實(shí)時(shí)性要求，采用距離區(qū)分技術(shù)對(duì)特征信息進(jìn)行篩選。實(shí)驗(yàn)證明該方法能有效減低計(jì)算復(fù)雜度，提高分類精度。
　　 重點(diǎn)針對(duì)已有在線故障診斷方法在大數(shù)據(jù)量、強(qiáng)噪聲下分類速度較低、分類精度不理想等問題，并結(jié)合液壓泵故障類別數(shù)大、工作環(huán)境惡劣的特點(diǎn)，提出一種適應(yīng)于混凝