基于SGMD-Autogram的液压泵故障诊断方法研究

来源 :振动与冲击 | 被引量 : 0次 | 上传用户：JERONG971

【摘要】

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辛几何模态分解方法(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)存在特征信息分布过于分散问题、Autogram方法中的最大重复离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavel

【作者】

：

郑宜李显泽朱勇王宝中

【机构】

：

华北理工大学机械工程学院,惠达卫浴股份有限公司,江苏大学流体机械工程技术研究中心

【出处】

：

振动与冲击

【发表日期】

：

2020年23期

【关键词】

：

液压泵故障诊断辛几何模态分解 Autogram hydraulic pump fault diagnosis symplectic geometry mod

【基金项目】

：

河北省博士后科学基金(B2020003033),河北省省属高等学校基本科研业务费研究(JQN20190004),唐山市应用基础研究计划(20130211b),华北理工大学博士科研启动基金(0088/28412499),国家自然科学基金(51805214),中国博士后科学基金(2019M651722)

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辛几何模态分解方法(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)存在特征信息分布过于分散问题、Autogram方法中的最大重复离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT)存在特征提取能力不足问题,针对上述两问题,提出了基于SGMD-Autogram的新方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行SGMD分解;针对分解后产生的特征信息分布过于分散问题,提出基于最大无偏自相关谱峭度法,筛

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