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    高壓柱塞泵早期故障的振動信號特征提取方法

    更新時間:2025-07-21點擊次數:100
      高壓柱塞泵早期故障的振動信號特征提取,需結合其非線性、非平穩特性及復雜激勵源,采用多技術融合的方法實現精準診斷,以下是具體方法:
      基于降噪與分解的特征提取
      CNC-EMMD方法:通過余弦相鄰系數(CNC)降噪降低信號復雜度,結合極值域均值模式分解(EMMD)將信號分解為有限固有模態函數(IMF),對每個模態分量進行包絡譜分析,提取早期故障特征。例如,該方法可有效區分柱塞泵正常、柱塞孔磨損及滑靴磨損三種狀態。
      改進的噪聲自適應完備集成經驗模態分解(VMD):根據白噪聲標準差對VMD進行參數優化,得到改進后的方法,利用其對振動信號分解,得到表征柱塞泵狀態特征的IMF函數,再對IMF函數進行分析和特征提取,可提高狀態特征提取的準確性和效率。
      基于多源信息融合的特征提取
      采集柱塞泵正常狀態和多種故障狀態下的振動信號和壓力信號,利用經驗模態分解(EMD)將振動信號分解到不同頻帶并提取能量特征,同時提取壓力信號的時域特征,再將兩者融合輸入支持向量機(SVM)進行故障識別,診斷準確率優于單一信號。
      基于時頻分析與模式識別的特征提取
      自適應小波閾值與局部均值分解(LMD):針對振動信號的非線性、不平穩特性,提出自適應小波閾值函數降噪,結合LMD分解信號,利用波形匹配延拓和分量相關性方法降低端點效應,提高故障特征提取完整性。
      精英混沌粒子群優化支持向量機(ECPSO-SVM):以粒子群算法為基礎,引入精英混沌搜索策略優化SVM參數,建立故障分類模型,診斷準確率可達98%,實現快速故障分類。

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