为了提高柱塞式液压泵的故障诊断效率和准确性,提出了SA-EMD-PNN柱塞泵故障诊断方法。提取各种状态下振动信号的特征参数,并对所提取特征参数进行敏感度分析(SA),找出敏感度较高的特征参数;对原始故障信号进行经验模态分解(EMD)结合,构造新的故障信号,再提取敏感度高的特征参数;将所提取特征参数以向量的形式输入概率神经网络(PNN)进行训练和测试。实验表明,SA-PNN方法能快速、有效的诊断出柱塞泵故障,减少诊断时间;而SA-EMD-PNN能在SA-PNN的基础上提高正确率。

为了提高液压泵故障诊断的速度与准确性，提出了将敏感度分析与概率神经网络相结合的液压泵故障诊断方法。分析了不同状态下振动信号的时域图与频谱图，得出使用传统方法不易对液压泵进行故障诊断的结论。对各种状态下的振动信号提取特征参数，并对所提取特征参数进行敏感度分析。将敏感度高的特征参数以向量的形式输入概率神经网络进行训练和测试。实验表明：概率神经网络能快速、有效的诊断出液压泵的故障，节约诊断时间。将敏感度分析与概率神经网络相结合能提高概率神经网络诊断的正确率。