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由于柱塞泵內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜且結(jié)構(gòu)之間相互耦合，致使對(duì)其進(jìn)行故障診斷的難度也隨之增加。為了提高算法的可靠性和診斷速度，將核函數(shù)與超限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)合的方法用于柱塞泵故障診斷。首先，通過(guò)加速度計(jì)和流量計(jì)采集到泵在正常和不同故障工況下的振動(dòng)和流量信號(hào)，同時(shí)對(duì)其采用小波包分解進(jìn)行去噪；然后提取了時(shí)域無(wú)量綱指標(biāo)和小波包分解的頻帶能量值中最大頻帶能量和系統(tǒng)中流量計(jì)的流量值，共8維特征向量；最后用核超限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)4種故障（滑靴磨損、配油盤磨損、中心彈簧失效、松靴）進(jìn)行識(shí)別與診斷。結(jié)果表明，將核超限學(xué)習(xí)機(jī)用于故障診斷，相比于超限學(xué)習(xí)機(jī)和傳統(tǒng)的智能診斷算法支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有明顯的優(yōu)勢(shì)。
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