基于包络谱和SVM的柱塞泵负荷状态识别
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简介
柱塞泵是液压系统的关键部件,对其运行过程中的负荷状态进行监测和识别非常重要。由于在柱塞泵运行过程中,受振动机理复杂,环境干扰等因素的影响,柱塞泵的负荷状态识别比较困难。根据柱塞泵负荷状态发生改变时,振动信号能量会重新分布的特点,通过Hilbert变换对信号进行解调,根据包络谱上供油频率及其倍频处的峰值构造特征向量,最后,采用SVM对柱塞泵负荷状态进行识别,并与BP神经网络方法进行对比。试验结果表明,基于包络谱构造的特征向量能够有效反映柱塞泵的负荷状态,采用SVM对柱塞泵负荷状态进行识别能够获得比较好的结果。相关论文
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