柱塞泵是液压系统的关键部件之一,监测其健康状态对液压系统的可靠运行具有重要意义。提出一种基于小波包和流形学习的方法,用于分析柱塞泵出口振动信号,从而对其进行健康评估;该方法利用小波包对原始信号进行分解,从中提取用于描述柱塞泵健康状态的有效特征群;把提取的高维特征群作为输入,利用并比较多种流形学习方法进行特征降维,选取状态识别准确率最高的拉普拉斯特征映射方法,建立起的特征向量到健康状态之间的对应关系,实现液压泵健康状态监测的分类要求。实验结果表明,采用小波包和拉普拉斯特征映射相结合的方法可以有效提高柱塞泵状态评估的准确性。

为了改善航空液压弯管的振动特性,利用磁力研磨加工方法提高不锈钢弯管内表面质量,并进行试验测试其对弯管振动特性的影响,同时结合拉普拉斯特征映射方法对试验数据进行降维分析,研究弯管内表面质量与其他因素对振动特性的影响程度。结果表明,利用磁力研磨方法加工后不锈钢弯管的振动幅值和噪声明显降低,提高了弯管的服役稳定性和可靠性。各因素对弯管振动特性的影响程度依次排列为:弯管材质、弯管角度、弯管长度、弯管内表面质量,验证了提高内表面质量对弯管振动的影响比其他因素都小。