基于CBLRE模型的轴向柱塞泵空化状态检测研究

简介

空化现象的产生严重制约了轴向柱塞泵向高速高压方向发展,需要对柱塞泵的空化状态检测与智能故障诊断展开研究,因此,结合深度学习网络与非线性分类器的优点,提出了一种基于CBLRE(CNN+BiLSTM+RELM)模型的柱塞泵空化状态识别方法(检测模型)。首先,对不同空化状态下柱塞泵的一维原始振动信号进行了数据增强,并对其进行了标准化处理;然后,利用卷积神经网络(CNN)自动提取信号的特征,并对其进行了特征降维处理;利用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习特征序列的时间依赖性,利用正则化极限学习机(RELM)的非线性分类器对特征进行了分类,实现了对柱塞泵的空化状态检测与智能故障诊断;最后,为测试CBLRE模型的性能,搭建了实验平台,在此之上将CBLRE模型与其他模型进行了对比,分析了该模型在不同工况下的性能表现。研究结果表明:该模型的结构稳定、训练时间短,且在不同负载下均可保持良好的泛化性能,空化状态识别率均达到99%以上,该结果验证了柱塞泵空化状态识别方法的有效性;此外,该模型还可有效识别空化现象与柱塞泵的其他故障。