针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,采用小波分析进行消噪处理,利用具有紧支结构的小波函数进行分解和重构消除检测信号中的干扰成分,有效提取故障特征,从而实现液压泵配流盘偏磨故障及滑靴磨损故障的高效故障诊断.试验结果表明,小波包分析能够将信号进行多层次的划分,根据被分析的信号的特征,自适应地选择相应的频带,从而提高信号的时-频分辨率,在时域和频域上有效突出故障信息,实现微弱故障的高效诊断.

针对液压泵故障特征的分散性和模糊性,提出基于振动和压力传感器的信息融合故障诊断方法.在充分分析液压泵球头松动故障机理的基础上,对振动信号和压力信号进行小波消噪处理,有效提取球头松动的故障特征.将不同类型特征参数进行特征层融合,利用主成分分析和改进算法的BP神经网络实现液压泵球头松动故障诊断.试验表明,基于不同类型传感器信息融合故障诊断方法可以有效地实现液压泵微弱故障的诊断.

针对液压泵故障特征的分散性和模糊性,提出基于振动和压力传感器的信息融合故障诊断方法。在充分分析液压泵球头松动故障机理的基础上,对振动信号和压力信号进行小波消噪处理,有效提取球头松动的故障特征。将不同类型特征参数进行特征层融合,利用主成分分析和改进算法的BP神经网络实现液压泵球头松动故障诊断。试验表明,基于不同类型传感器信息融合故障诊断方法可以有效地实现液压泵微弱故障的诊断。