浅析小波神经网络的液压泵故障类型识别

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1、2014年6月机床与液压Jun．2014第42卷第11期MACHINET00L&HYDRAULICSVo1．42No．11DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2014．11．049基于小波神经网络的液压泵故障类型识别董秋武，汪宝生(广东伊之密精密机械股份有限公司，广东佛山528306)摘要：根据液压泵发生故障所表现出来的特征，采用小波包能量值提取的办法作为故障类型识别的特征量，采用BP神经网络对输入的特征量进行识别。实验结果表明：采用小波神经网络对液压泵故障类型的识别可以取得满意的效果。关键词：液压

2、泵；BP神经网络；小波包；特征值中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1001—3881(2014)11—177—4FaultTypeIdentificationofHydraulicPumpBasedonWavelet-neuralNetworkDONGQiuwu．WANGBaosheng(GuangdongYizumiPrecisionMachineryCo．，Ltd．，FoshanGuangdong528306，China)Abstract：Accordingtofeatureshownduringhy

3、draulicpumpfault，thesamplingmethodofenergyofwaveletpacketwasusedtoidentifyfeaturevalueoffaulttype．Then，theseinputfeaturevaluewereidentifiedbyusingBPneuralnetwork．Theexperimentalre-suhsdemonstratethatsatisfactoryresultcanbeobtainedbyusingwavelet—neuralnetworktoide

4、ntifyfaulttypesofhydraulicpump．Keywords：Hydraulicpump；BPneuralnetwork；Waveletpacket；Featurevalue液压泵作为液压系统的动力元件，是液压系统的液压泵测试的过程中会受到各种干扰，很难排除这些核心元件，其性能的好坏直接关系到整个系统的的稳干扰。再者，液压泵内部配件出现磨损产生的特征很定性和可靠性。同时液压泵也是整个液压系统中最易难用精确的数学表达式或其他信息表示出来，这给故损坏的元件，由于液压泵特别是国外的液压泵，其价障类型识别带来了

5、一定的难度。由于液压泵内部配格比较昂贵，所以对于损坏的液压泵一般都要经过维件，如配油盘、活塞、缸体磨损程度的不同，表现出修后重新使用。然而液压泵故障部位具有隐蔽。液压其特征频率不一定相同，但其在每个频率段所产生的泵在长时间的运转过程中，液压泵内部各配件之间因能量比是不一样的。本文作者根据这一特征提出了小发生相互摩擦，各配件就会产生磨损。对于液压泵的波神经网络对故障部位进行识别。磨损有些是属于正常磨损，对液压泵的性能不会产生1小波包分解影响，但有些磨损却会影响到液压泵的正常使用，使小波变换是傅里叶变换的新的发展，它既保留了

6、其内泄较大，压力和流量都达不到要求。对于液压泵傅里叶变换的优点，又弥补了傅里叶变换在信号分析的磨损故障仅仅靠维修人员通过目测诊断故障部位很上的一些不足，它在时一频域同时具有很好的局部化容易造成诊断错误，因此智能化故障诊断对液压泵维特性。由于正交基小波变换只对信号的低频部分做多修来说是十分必要的。层次的分解，而对高频部分(即信号的细节部分)在液压泵故障诊断方面，国内外已有很多相关的不再继续分解，因此小波变换能够很好地分析以低频研究。目前，对液压泵故障诊断的方法大部分借鉴于信息为主要成分的信号，但它却不能很好地分析包含用于机

7、械故障诊断的方法。常用的诊断方法有专家系大量细节信息的信号，小波包变换可以对高频部分提统诊断方法、AR模型法、状态估计法、参数模供更精细的分解，这种分解既无疏漏，也无冗余，所型法』、神经网络法。近几年来随着信号处理技术的以对包含大量中、高频信息的信号能够进行很好的时发展，一些新的研究方法在故障诊断方面得到了广泛频局部化分析。的运用，如小波变换、Hilbert变换方法、Huang变换对于小波包的计算公式，首先选取一种小波母函方法等。数(t)和对应的尺度函数咖(t)，可以通过以下虽然目前对液压泵故障诊断方面的研究较多，但递推

8、公式得到一组正交小波包函数：对于液压泵故障类型识别的方法却很少。这主要由于收稿日期：2013—05—15作者简介：董秋武(197l一)，男，本科，工程师。研究方向为液压故障诊断。E—mail：dongqiuwu@21en．eom。·178·机床与液压第42卷10]表示配油盘故障，[0001]表示柱塞故障。f(￡)=∑