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液压泵是液压系统的心脏,其故障诊断是液压系统故障诊断的重要部分。由于流体的压缩性、泵源与伺服系统的流固耦合作用及液压泵本身具有大幅度的固**械振动,使得液压泵的故障机理复杂,故障特征提取困难,故障诊断的模糊性强。大量的液压泵故障诊断数据表明,通过泵源出口检测到的故障信号常**扰信号淹没,单一故障检测信号常呈现出强的模糊性,采用常规的信号处理方法难以提升有效的故障特征。
从故障诊断学的角度来看,任何一种诊断信息都是模糊的,对任何一种诊断对象,用单一信息来反映其状态行为都是不完整的,如果从多方面获取同一对象的多维故障冗余信息加以综合利用,就能对系统进行可靠的监测和诊断。本文针对柱塞泵球头松动故障模式,通过在液压泵出口配置振动传感器和压力传感器进行故障检测,通过小波分析进行信号消噪处理,利用主成分分析提取有效融合信息,采用改进算法的BP神经网络实现液压泵微弱信号或多故障的有效诊断。
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