【摘 要】
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针对机械类信号在齿轮泵故障识别与诊断中存在的信号获取成本高、信噪比低、故障特征不易获取等问题,提出一种基于电机电流信号的液压齿轮泵故障识别方法。分析通过驱动电机电流信号对齿轮泵故障进行识别的可行性,对所采用的VMD方法的参数进行了优化,结合齿轮泵运行工况对IMF分量的相关性进行分析,并重构了电流信号,依据其排列熵和均方根值所构造的特征样本并融合KFCM聚类算法,对齿轮泵进行故障识别与诊断。并通过机电液试验台对不同故障类型的齿轮泵进行试验,试验结果表明:所提电机电流信号分析与特征提取方法可准确而有效识别齿轮
【基金项目】
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陕西省教育厅自然专项基金项目(19JK0464)。
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针对机械类信号在齿轮泵故障识别与诊断中存在的信号获取成本高、信噪比低、故障特征不易获取等问题,提出一种基于电机电流信号的液压齿轮泵故障识别方法。分析通过驱动电机电流信号对齿轮泵故障进行识别的可行性,对所采用的VMD方法的参数进行了优化,结合齿轮泵运行工况对IMF分量的相关性进行分析,并重构了电流信号,依据其排列熵和均方根值所构造的特征样本并融合KFCM聚类算法,对齿轮泵进行故障识别与诊断。并通过机电液试验台对不同故障类型的齿轮泵进行试验,试验结果表明:所提电机电流信号分析与特征提取方法可准确而有效识别齿轮
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