液压泵故障诊断

作品数：75被引量：456H指数：13
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基于经验小波分解和卷积神经网络的液压泵故障诊断被引量：35
《液压与气动》2020年第1期163-170,共8页杜名喆 王宝中 
液压泵振动信号具有非平稳性,需要一定的先验知识和专家经验从而实现故障诊断。为了实现对液压泵的智能故障诊断,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的智...
关键词：故障诊断 经验小波变换 卷积神经网络 液压泵 
基于CEEMDAN-SVM的液压泵故障诊断方法研究被引量：21
《液压与气动》2016年第1期125-129,共5页李锋 林阳阳 赵辉 晁苏全 王浩 
由于液压泵故障振动信号微弱和不平稳的特性,造成特征向量提取和故障诊断困难。针对这些问题,提出一种CEEMDAN与支持向量机结合的故障诊断方法。将传感器测得的液压泵故障振动信号进行CEEMDAN分解,得到多个固有模态函数(IMF),并计算其...
关键词：CEEMDAN 样本熵 支持向量机 
小波包和小波脊线相结合的解调方法在液压泵故障诊断中的应用被引量：1
《液压与气动》2015年第4期50-55,共6页刘思远 胡浩松 丁琳琳 
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2014CB046405);河北省自然科学基金(E2013203114)
针对轴向柱塞泵故障振动信号呈现出的非平稳和非线性特点,提出了一种基于小波包能量法与小波脊线法相结合的信号解调方法,将其用于液压泵故障诊断中的信号解调过程。该方法首先对原始振动信号进行功率谱分析,明确故障振动信号反映出的...
关键词：故障诊断 小波包分解 小波脊线 信号重构 特征频率 
基于PSO-WNN的液压泵故障诊断
《液压与气动》2014年第7期34-37,48,共5页钱宝存 赵龙章 何如意 高士翔 
浙江省重大科技专项优先主题重大项目(2008C13024-1)
提出一种多理论融合的新型故障诊断方法并实验验证。选择在函数逼近、学习速率等方面有优势的径向基(RBF)网络,同时采用小波包分解对振动信号降噪并提取频带能量作为RBF的输入。引入粒子群算法(PSO)对RBF神经网络的参数进行优化。结果表...
关键词：液压泵 PSO优化 小波包分解 RBF神经网络 
数据融合在液压泵故障诊断中的应用
《液压与气动》2007年第11期79-80,共2页胡晓明 吴建华 
淮阴工学院科研基金(HG0521)
运用数据融合的方法进行液压泵的故障诊断,建立了含有数据采集处理、神经网络局部诊断和D-S证据理论融合诊断3个模块的故障诊断系统,利用此诊断系统在CY14-1B柱塞泵上进行了模拟故障诊断试验,验证了该诊断系统的有效性。
关键词：数据融合 故障诊断 液压泵 
基于小波包能量谱-神经网络的液压泵故障诊断被引量：15
《液压与气动》2006年第12期85-88,共4页毋文峰 王汉功 陈小虎 
针对利用振动信号进行液压齿轮泵故障诊断,介绍了振动信号的小波包能量谱分析,指出了振动信号的小波包能量谱分析可以进行齿轮泵故障模式的识别,研究了利用RBF网络对振动信号的小波包能量谱进行模式学习和识别的方法,并建立了相应的RBF...
关键词：液压泵 故障诊断 振动信号 小波包 REF网络 
径向基函数网络在液压泵故障诊断中的应用与实现被引量：4
《液压与气动》2005年第1期38-40,共3页张远深 张明霞 冯志君 张瑞 
通过神经网络在故障诊断方面的应用 ,利用Matlab提供的大量径向基网络工具函数来设计网络、确定权函数、网络输出 ,采用径向基函数 (RBF)网络来有效地实现对液压泵的故障诊断。该文表明 ,对于局部逼近的RBF网络学习速度快、训练步数少 。
关键词：神经网络 径向基函数 液压泵 故障诊断 
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