手機版
化工儀器網手機版
化工儀器網小程序
官方微信
公眾號：chem17
掃碼關注視頻號
高壓柱塞泵早期故障的振動信號特征提取，需結合其非線性、非平穩特性及復雜激勵源，采用多技術融合的方法實現精準診斷，以下是具體方法：
基于降噪與分解的特征提取
CNC-EMMD方法：通過余弦相鄰系數（CNC）降噪降低信號復雜度，結合極值域均值模式分解（EMMD）將信號分解為有限固有模態函數（IMF），對每個模態分量進行包絡譜分析，提取早期故障特征。例如，該方法可有效區分柱塞泵正常、柱塞孔磨損及滑靴磨損三種狀態。
改進的噪聲自適應完備集成經驗模態分解（VMD）：根據白噪聲標準差對VMD進行參數優化，得到改進后的方法，利用其對振動信號分解，得到表征柱塞泵狀態特征的IMF函數，再對IMF函數進行分析和特征提取，可提高狀態特征提取的準確性和效率。
基于多源信息融合的特征提取
采集柱塞泵正常狀態和多種故障狀態下的振動信號和壓力信號，利用經驗模態分解（EMD）將振動信號分解到不同頻帶并提取能量特征，同時提取壓力信號的時域特征，再將兩者融合輸入支持向量機（SVM）進行故障識別，診斷準確率優于單一信號。
基于時頻分析與模式識別的特征提取
自適應小波閾值與局部均值分解（LMD）：針對振動信號的非線性、不平穩特性，提出自適應小波閾值函數降噪，結合LMD分解信號，利用波形匹配延拓和分量相關性方法降低端點效應，提高故障特征提取完整性。
精英混沌粒子群優化支持向量機（ECPSO-SVM）：以粒子群算法為基礎，引入精英混沌搜索策略優化SVM參數，建立故障分類模型，診斷準確率可達98%，實現快速故障分類。
免責聲明
- 凡本網注明“來源：化工儀器網”的所有作品，均為浙江興旺寶明通網絡有限公司-化工儀器網合法擁有版權或有權使用的作品，未經本網授權不得轉載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經本網授權使用作品的，應在授權范圍內使用，并注明“來源：化工儀器網”。違反上述聲明者，本網將追究其相關法律責任。
- 本網轉載并注明自其他來源（非化工儀器網）的作品，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網贊同其觀點和對其真實性負責，不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。其他媒體、網站或個人從本網轉載時，必須保留本網注明的作品第一來源，并自負版權等法律責任。
- 如涉及作品內容、版權等問題，請在作品發表之日起一周內與本網聯系，否則視為放棄相關權利。
采購中心