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《基于小波包分析的液压泵状态监测方法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、学兔兔www.xuetutu.com第45卷第8期机械工程学报v01.45NO.82009年8月JOURNAL0FMECHANICALENGINEERINGAug.2009DoI:10.3901/JME.2009.O8.080基于小波包分析的液压泵状态监测方法冰高英杰孔祥东ZHANGQin2(1.燕山大学河北省重型机械流体动力传输及控制重点实验室秦皇岛066004;2.伊利诺依大学香槟分校农业工程系伊利诺依61802美国)摘要:液压泵是液压系统中的关键部件,对其运行状态的监测与故障诊断对整个液压系统的可靠性具有重要意义。基于小波包分解和小波系数残差分析方法
2、,提出一种利用液压泵出口压力进行液压泵故障诊断的方法。通过分析液压泵出口处压力信号的特征,利用小波包对压力信号进行频谱分解,提取液压泵的故障特征,建立不同频率范围的特征信号与液压泵不同故障因素的对应关系,为液压泵的故障诊断与定位提供依据。利用小波包能量残差判别液压泵的运行健康状态,并比较不同小波基函数在故障诊断时的敏感度。为减小小波分析时边界效应所引起的信号畸变,引入“滑动双窗口”的分析方法。试验结果表明,与快速傅里叶方法相比,基于小波包分解的残差分析方法可有效提高故障诊断的准确率,实现对液压泵的状态监测与故障诊断。关键词:故障诊断液压泵小波包分解信号处理
3、残差分析中图分类号:TP306WaveletPacketsAnalysisBasedMethodforHydraulicPumpConditionMonitoringGAOYingjieKONGXiangdongZHANGQin(1.HebeiKeyLaboratoryofHeavyMachineryFluidPowerTransmissionandControl,YanshanUniversity,Qinhuangdao066004;2。DepartmentofAgriculturalEngineering,UniversityofIllinoisatU
4、rbana·Champaign,Illinois61802,USA)Abstract:Thehydraulicpumpisakeycomponentinhydraulicsystem.Monitoringitsoperationstateandcarryingoutfaultdiagnosisareofimportantsignificancetothereliabilityofthewholehydraulicsystem.Basedonthewaveletpacketdecomposition(WED)andwaveletcoefficientsres
5、idualanalysismethod,thefaultdiagnosisapproachbyemployingtheoutletpressureofthepumpisproposedfortheconditionmonitoringofhydraulicpump.Byanalyzingthecharacteristicofthedischargepressureofthehydraulicpump,thewaveletpacketanalysisisappliedtothepressuresignaltoextractthefeaturespectrum
6、ofthehydraulicpump.Therelationshipsofthefeaturesignalsindifferentfrequencybandscorrespondingtothedifferentfaultfactorsareestablished.Thewaveletpacketenergyresidualsarethenusedtodiagnosethepumphealthstatus.Thesensitivitiesofthefaultdiagnosiswithdifferentwaveletfunctionarealsodiscus
7、sed.ForeliminatingtheborderdistortionsinWPD,atwinslidingwindowschemeiscreatedtoimprovetheperformanceofthediagnosingsystem.ThevalidatingtestresultsshowthatthisWPDandresidualanalysisbasedmethodCalleffectivelyimprovetheaccuracyoffaultdiagnosisincomparisontotheconventionalfastFouriert
8、ransform(FFT)method.Keywords:Faul
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