【摘 要】
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为了精确诊断齿轮泵故障,提出了基于马氏距离的传感器通道选择方法,采用多项式最小二乘法去除采集振动信号的趋势项和五点三次平滑法对信号进行平滑预处理,而后分别提取基于
【机 构】
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西京学院机械工程学院,火箭军工程大学作战保障学院
【基金项目】
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国家科技重大专项基金项目(2017ZX04011010);国防预研基金项目(9140A27020309JB4701)
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为了精确诊断齿轮泵故障,提出了基于马氏距离的传感器通道选择方法,采用多项式最小二乘法去除采集振动信号的趋势项和五点三次平滑法对信号进行平滑预处理,而后分别提取基于峭度的时域特征、小波包能量特征和经验模态分解特征,运用最小二乘支持向量机进行状态识别。以CB-KP63齿轮泵为例进行应用,结果表明传感器1通道识别率达到85%;采集振动信号趋势项干扰较弱,平滑处理效果较好;以EMD提取各频带能量作为特征参数的LS-SVC状态识别方法识别率达到90%以上,最终证明论文提出的方法有效可行。
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