液压泵健康状态评估对工程设备的运行状态监测有极其重要的意义,现有基于振动信号分析的方法数据来源单一、可靠性低,为此,提出了一种基于多传感器信息融合和多粒度级联森林模型的液压泵健康状态评估方法。通过试验系统采集了不同工作时间下液压泵的压力、温度、流量等信号,分别提取信号的时域特征组成初步特征。使用多个分类器获取初步特征的类别概率向量,将其与随机森林模型选出来的重要特征进行拼接形成最终特征,并使用多粒度级联森林模型进行健康状态评估。试验结果表明,所提方法在仅有5%训练比例的情况下分类精确率仍可达99.5%,可以有效提高液压泵健康状态评估的准确度。

随着我国经济建设的快速发展，市场对大吨位起重机的需求正在逐年增加，特别是随着中国起重机租赁市场的快速成长，中国大型起重机市场正蕴含着无限商机。在这种市场背景下，我公司独立开发设计了QY80K型全液压汽车起重机。该产品运用先进的设计理念与设计手段，采用了新材料和新工艺；采用计算机集成控制技术、双缸加绳排伸缩臂技术、椭圆型吊臂技术、恒功率电比例变量液压系统以及先进的底盘驱动技术；主要关键动力元件、传动元件、液压元件和承载材料采用国际化配套，有效地提高了产品的性能和可靠性；整机造型新颖美观、总体布局紧凑合理、行驶和起重性能优越，整机性能达到国际先进水平。