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液压泵是液压系统的心脏,其毛病确诊是液压系统毛病确诊的重要部分。因为流体的压缩性、泵源与伺服系统的流固耦合效果及液压泵自身具有大幅度的固有机械振荡,使得液压泵的毛病机理复杂,毛病特征获取艰难,毛病确诊的含糊性强。大量的液压泵毛病确诊数据标明,通过泵源出口检查到的毛病信号常被搅扰信号吞没,单一毛病检查信号常呈现出强的含糊性,选用惯例的信号处理办法难以提高有用的毛病特征。
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对于柱塞泵球头松动毛病形式,通过在液压泵出口配置振荡传感器和压力传感器进行毛病检查,通过小波剖析进行信号消噪处理,使用主成分剖析获取有用交融信息,选用改善算法的BP神经网络完成液压泵弱小信号或多毛病的有用确诊。
1、液压泵球头松动毛病机理剖析
因为制作误差或液压泵在作业进程中的压力冲击,常常使柱塞球头与球窝沉凹变形使球头与球窝间隙增大,然后发生柱塞球头松动的毛病。
2、小波信号消噪处理
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液压泵的作业环境通常对比恶劣,其工况受环境的影响较大,通常在泵出口检查到的信号含有很大的噪声。实验标明,液压泵出口检查到的压力信号和振荡信号体现出以下特色:①信号的频谱分布很宽、波形凌乱,规律性差;②时变与非平稳性体现显着。因而,根据这两种信号的毛病特征获取十分艰难,有必要对检查的信号进行消噪处理。小波剖析是现在较有用的信号处理办法,它能够同时在时域和频域中对信号进行剖析,能有用地区别信号中的突变部分和噪声,完成信号的消噪。
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泵出口振荡信号及其小波消噪后的信号,选择小波消噪的大局阈值为1.049。很显着,检查信号中包含了很多搅扰信号,很难简略地使用检查到的振荡信号进行有用的毛病确诊。为了消除搅扰影响,经过小波处理,能够有用地消除泵出口振荡信号中所包含的噪声,有利于毛病特征的获取。
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3、信息交融毛病确诊办法
信息交融是将多源信息加以智能组成,发生比单一信息源更准确、容错性和鲁棒性更强的估计和判断‘2’。因为液压泵出口检查到的信息弱小,易于被搅扰所吞没,很难使用单个传感器的检查信号进行弱小毛病特征的有用确诊。选用的信息交融毛病确诊进程,行将振荡信号和压力信号进行小波消噪处理,使用统计剖析获取有用特征信息,选用主成分剖析有用解耦各毛病特征间的相关性,削减毛病特征的维数,选用改善算法的BP神经网络完成液压泵球头松动毛病确诊。