基于信号时频特性与ga-svm的液压泵故障诊断方法

《基于信号时频特性与ga-svm的液压泵故障诊断方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第45卷第3期应用科技Vol.45No.32018年6月AppliedScienceandTechnologyJun.2018DOI:10.11991/yykj.201707004网络出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1191.U.20171215.1353.004.html基于信号时频特性与GA-SVM的液压泵故障诊断方法朱家远1，张惠娟2，杨忠1，陈爽2，田瑶瑶1，张辉斌11.南京航空航天大学自动化学院，江苏南京2111062.航空机电综合航空科技重点实验室电子工程部，江苏南京211106摘要：为提高液压泵故障

2、诊断的准确率和速度，提出一种小波包频带能量结合信号时域统计量方差和均方根值的信号特性表示方法，以及一种用于寻找支持向量机最优惩罚因子和径向基核函数模型参数的实值编码遗传算法。实验结果表明这种信号特性表示方法能够很好地展示液压泵不同工作状态下的特征，使不同状态下的信号具有明显的区分度。通过与幂级数分格的网格搜索法对比，验证了实值编码的遗传算法能够有效且快速地找到支持向量机的最优参数。关键词：小波包分解；小波包频带能量；信号统计量；支持向量机；参数寻优；遗传算法；网格搜索法中图分类号：TP206.3文献标志码：A文章编号：1009−671X(2018)03−005

3、0−05Faultdiagnosismethodofhydraulicpumpbasedontime-frequencycharacteristicofsignalandGA-SVMZHUJiayuan1,ZHANGHuijuan2,YANGZhong1,CHENShuang2,TIANYaoyao1,ZHANGHuibin11.CollegeofAutomationEngineering,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing211106,China2.ElectronicEngineeri

4、ngDepartment,AviationKeyLaboratoryofScienceandTechnologyonAeroElectromechanicalSystemIntegration,Nanjing211106,ChinaAbstract:Toimprovetheaccuracyandspeedofhydraulicpumpfaultdiagnosis,asignalcharacteristicrepresentationmethodbasedonwaveletpacketbandenergy,signalvarianceandmeansquarev

5、alue,andareal-codedgeneticalgorithmusedforseekingfortheoptimumpenaltyfactorofsupportvectormachineandthemodelparameteroftheradical-basekernelfunctionwereproposed.Theexperimentalresultsshowthatsuchsignalcharacteristicrepresentationmethodcanrevealthecharacteristicsofthehydraulicpumpwel

6、lunderdifferentworkingstates,apparentlydistinguishthesignalsunderdifferentstates.Bycomparisonwiththegridsearchmethodwithpowerseriesofgriddivision,theoptimalparametersofsupportvectormachinecanbefoundeffectivelyandquicklybyadoptingthereal-codedgeneticalgorithm.Keywords:waveletpacketde

7、composition;waveletpacketbandenergy;signalstatistics;supportvectormachine;parameteroptimization;geneticalgorithm;gridsearchmethod若不考虑传统主观经验诊断、直接性能测试取信号时频域的各种信号参数，诸如方差、各频等方法，近年来，液压泵故障诊断方法大致包括带或频点幅值等，通过与液压泵正常工作状态下三大类：基于模型解析、基于信号处理和基于人的这些参数进行比较，或者在分析液压泵工作机工智能的故障诊断方法。基于模型解析的方法包理的基础上，推导出

8、故障在这些参数中的表现形括参数估计法、