液压与气动
液壓與氣動
액압여기동
CHINESE HYDRAULICS & PNEUMATICS
2014年
9期
32-38
,共7页
陈灏%张梅军%黄杰%柴凯
陳灝%張梅軍%黃傑%柴凱
진호%장매군%황걸%시개
液压泄漏%改进的EEMD%遗传算法%支持向量机(SVM)%故障诊断
液壓洩漏%改進的EEMD%遺傳算法%支持嚮量機(SVM)%故障診斷
액압설루%개진적EEMD%유전산법%지지향량궤(SVM)%고장진단
hydraulic leakage%improved EEMD%genetic algorithm%SVM%fault diagnosis
液压系统不同程度泄漏故障发生原因多样,特征十分相似,难以正确诊断.针对此问题,提出了改进的EEMD方法与GA-SVM结合的液压系统泄漏故障诊断方法.首先,在EEMD方法的基础上提出改进,抑制模态混叠和端点效应对振动信号分解的影响,保证信号分解的真实性.运用改进的EEMD方法将液压振动信号分解成若干个IMF分量,计算各IMF分量能量并归一化处理提取振动信号特征向量.然后运用遗传算法对SVM进行参数优化,将提取到的特征向量输入优化后SVM分类诊断,判断液压系统泄漏故障类型和严重程度.实验结果表明,该方法能够有效地应用于液压系统泄漏故障诊断.
液壓繫統不同程度洩漏故障髮生原因多樣,特徵十分相似,難以正確診斷.針對此問題,提齣瞭改進的EEMD方法與GA-SVM結閤的液壓繫統洩漏故障診斷方法.首先,在EEMD方法的基礎上提齣改進,抑製模態混疊和耑點效應對振動信號分解的影響,保證信號分解的真實性.運用改進的EEMD方法將液壓振動信號分解成若榦箇IMF分量,計算各IMF分量能量併歸一化處理提取振動信號特徵嚮量.然後運用遺傳算法對SVM進行參數優化,將提取到的特徵嚮量輸入優化後SVM分類診斷,判斷液壓繫統洩漏故障類型和嚴重程度.實驗結果錶明,該方法能夠有效地應用于液壓繫統洩漏故障診斷.
액압계통불동정도설루고장발생원인다양,특정십분상사,난이정학진단.침대차문제,제출료개진적EEMD방법여GA-SVM결합적액압계통설루고장진단방법.수선,재EEMD방법적기출상제출개진,억제모태혼첩화단점효응대진동신호분해적영향,보증신호분해적진실성.운용개진적EEMD방법장액압진동신호분해성약간개IMF분량,계산각IMF분량능량병귀일화처리제취진동신호특정향량.연후운용유전산법대SVM진행삼수우화,장제취도적특정향량수입우화후SVM분류진단,판단액압계통설루고장류형화엄중정도.실험결과표명,해방법능구유효지응용우액압계통설루고장진단.
