【摘 要】
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液压泵退化特征提取是实现故障预测的关键环节。在液压泵性能退化过程中，其振动信号复杂度高、非线性强，难以有效地提取退化特征，为此，本文提出一种基于敏感分量融合的退化特征提
【基金项目】
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国家自然科学基金(51275524)项目资助
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液压泵退化特征提取是实现故障预测的关键环节。在液压泵性能退化过程中，其振动信号复杂度高、非线性强，难以有效地提取退化特征，为此，本文提出一种基于敏感分量融合的退化特征提取方法。采用改进局部特征尺度分解（ILCD）方法对振动信号进行分解，并利用贝叶斯信息准则与所构建的敏感因子，对内禀尺度分量进行筛选，以减少干扰分量的影响，得到敏感分量，有效抓取特征信息；在此基础上，引入离散余弦变换代替传统复合谱分析中的傅里叶变换，提出离散余弦变换一复合谱（DCS）算法，以解决信息遗漏问题，并利用DCS对敏感分量进行融合，提
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