LCD模糊熵和SOM神经网络在液压泵故障诊断中的应用

简介

针对液压泵故障诊断问题，提出了一种基于局部特征尺度分解（Local Characteristic-scale Decomposition，LCD）、模糊熵和SOM神经网络三者相结合的故障诊断方法。对液压泵振动信号进行LcD分解，得到若干个内禀尺度分量（Intrin-sic Scale Component，ISC）；将Isc分量分别与原信号进行相关分析，筛选出包含主要故障信息的前几个Isc分量，计算其模糊熵并组成特征矩阵；将特征矩阵输入SOM神经网络进行分类识别。液压泵故障诊断实例表明，该方法能够准确识别液压泵典型故障，具有一定优势。通过与BP神经网络分类结果相对比，显示了SOM神经网络在特征分类方面的优越性。