基于盲源分离的液压泵复合故障诊断-论文.pdf

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1、22液压与气动2014年第7期doi：10．11832／j．issn．1000-4858．2014．07．006基于盲源分离的液压泵复合故障诊断姜万录，赫金娜，张生-。(1．燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制实验室，河北秦皇岛066004；2．燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室，河北秦皇岛066004)摘要：当机械设备多故障并发时，在每个测点测得的信号往往是多个故障信号的叠加，傅里叶变换、小波变换等传统方法都难以有效地分离故障特征。为了克服上述方法的缺陷，利用基于峭度的独立成分分

2、析算法RobustlCA对复合故障信息进行分离，提取故障特征。对4种不同信号进行随机混叠而生成的混合信号进行分离，仿真验证了RobustlCA算法的有效性。最后，对轴向柱塞泵出现滑靴与斜盘磨损时的复合故障振动信号进行了分离实验，达到了良好的分离效果，证明了该方法对于液压泵复合故障振动信号进行分离的有效性。关键词：独立成分分析；RobustlCA；峭度；复合故障中图分类号：TH137；TP206+．3文献标志码：B文章编号：1000-4858(2014)07-0022-06CompoundFault

3、DiagnosisBasedonBlindSourceSeparationforHydraulicPumpJIANGWan．1u，HEJinna，ZHANGSheng’(1．HebeiProvincialKeyLaboratoryofHeavyMachineryFluidPowerTransmissionandControl，YanshanUniversity，QinhuangDao，HeBei066004；2．KeyLaboratoryofAdvancedForging＆StampingTech

4、nologyandScience，MinistryofEducationofChina，YanshanUniversity，Qinhuangdao，HeBei66004)Abstract：Withthemechanicalequipmentfaultconcurrency，eachmeasuredsignalisoftencomposedofseveralfaultsignals，butthetraditionalmethodssuchastheFouriertransformationandth

5、eWaveletAnalysiscannotrealizetheseparationoffaultcharacteristiceffectively．Inthisstudy，theRobustIndependentcomponentAnalysis(Robus-tlCA)basedonkurtosisisresearched，whichcanseparatethecompoundfaultinformationandextractthefaultcharacteristics．TheRobustI

6、CAisusedtoseparatefourdifferentsignals，andtheresultsshowthattheRobustICAisanefectivemethod．Finally，aseparationexperimentforcompoundfaultvibrationsignaliscarriedoutwhentheslip—perandtheswashplateweal"oftheaxialpistonpumpappear．Theseparationefficiencyis

7、perfect．TheexperimentverifiestheeffectivenessoftheRobustICAforseparatingthecompoundfaultvibrationsignalofthehydraulicpump．Keywords：ICA，RobustICA，kurtosis，compoundfault引言统信号处理方法对多混和叠加的振动信号难以进行分在旋转机械故障诊断领域，振动检测分析一直是离，因此不能准确地分析机械设备的故障特性。一种有效的方法。在实际中，为了获得

8、某一机械设备收稿日期：2014-01—14完备的故障信息，需要在多个测点安装传感器进行信号基金项目：国家自然科学基金(51075349)；河北省自然科学的采集，这样采集到的信号既有被诊断的机器发出的信基金(E2013203161)。号，也包含了邻近其他设备发出的信号[】l2]。特别是当作者简介：姜万录(1964一)，男，山东烟台人，教授，博士生多故障并发时，采集到的信号往往是多个故障信号的混导师，主要从事现代检测技术、智能信息处理、控制理论及应用合叠加，傅里叶变换、短时傅里叶变换和