浅析eemd-增强因子自适应的液压泵微弱故障特征提取

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1、2014年10月机床与液压Oct．2014第42卷第19期MACHINET00L＆HYDRAULICSV0l_42No．19DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2014．19．048基于EEMD一增强因子自适应的液压泵微弱故障特征提取王余奎，李洪儒，许葆华(军械工程学院，河北石家庄050003)摘要：针对斜盘式轴向柱塞泵微弱故障特征难以提取的问题，提出了一种基于EEMD一增强因子自适应的液压泵微弱故障特征提取方法。对故障信号EEMD分解得到一组1MFs，采用增强因子作为各ⅢF权值合成信号以突出故障特征并抑制不相关成分；对合成信号EE

2、MD分解，用敏感因子筛选出最能够表征故障信息的IMFs分量重构信号；对重构信号做Hil—bert变换求得包络谱，分析包络谱诊断出具体故障。仿真信号和液压泵实测信号的分析结果均很好地验证了该方法的有效性和优越性。关键词：液压泵；EEMD；增强因子；敏感因子；微弱故障中图分类号：TH322；TP306+．3文献标识码：A文章编号：1001—3881(2014J19—185—6FaintFaultFeatureExtractionofHydraulicPumpBasedonAdaptiveEEMD．EnhancementFactorWANGYukui．LIHo

3、ngru，XUBaohua(OrdnanceEngineeringCollege，ShijiazhuangHebei050003，China)Abstract：Aimedattheproblemofdifficulttoextractthefaintfaultfeatureofaxialplungerpistonpumpofinclineddisktype，amethodbasedonadaptiveEEMD-enhancementfactorwaspresented．Faultsignalsweredecomposedintoagroupofintri

4、nsicmodefunc—tions(IMFs)withensembleempiricalmodedecomposition(EEMD)，astohighlightthefaultcharacteristicandinhibitunrelatedele·mentsbyusingtheenhancementfactoroflMFasitsweighttosyntheticsigna1．ThesyntheticsignalwasdecomposedwithEEMDopera—tion，andthesensitivecomponentwasconstructe

5、dwiththeIMFswhichwerethebestrepresentsoffaultinformationastheywereselect—edaccordingtotheirsensitivefactor．TheenvelopespectralofreconstructedsignalwasobtainedbyexecutingHilberttransformtoit，andtheactualfaultwasdiagnosedbytheanalysisofthegainedenvelopespectra1．Thevalidityandsuperi

6、orityofthemethodaredem—onstratedbytheanalysisresultsofsimulationsignalandtheengineeringmeasureddataofhydraulicpump．Keywords：Hydraulicpump；EEMD；Enhancementfactor；Sensitivefactor；Faintfault0前言振动信号中噪声严重影响故障诊断的准确性，为液压泵作为整个液压系统的动力源，在液压系统抑制噪声，提高信噪比，常需要对信号进行消噪处中起着至关重要的作用。液压泵的工作状态正常与否理。常

7、用的消噪方法有滤波器消噪和小波消噪，小波直接影响到整个系统的性能。为了尽早发现液压泵故消噪具有多分辨率的优点，但小波消噪效果很大程障，保证液压泵的良好工作性能，有必要对液压泵微度上取决于基函数和阈值的选择，往往要求设计者具弱故障特征提取方法进行研究。近年来在液压泵故有丰富的经验。近年来EMD等自适应的消噪方法得障诊断方面的研究取得了长足的进展，且相关研究正到了快速发展，该方法避免了小波基的选择，但是向液压泵性能退化评估和故障预测方向发展，但针存在模态混淆现象，为此HUANG提出了EEMD方对液压泵微弱故障特征提取方面的研究还比较少。与法，有效地解决了模态

8、混淆现象。。。EEMD消噪的过其他旋转机械相比液压泵微弱故障特征提取难度比较程是