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摘要:
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.
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文献信息
篇名 液压泵信息融合故障诊断
来源期刊 中国机械工程 学科 工学
关键词 故障诊断 信息融合 液压泵 主成分分析 小波分析
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 327-331
页数 5页 分类号 TH137
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1004-132X.2005.04.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王少萍 102 1107 16.0 31.0
2 苑中魁 3 83 2.0 3.0
3 杨光琴 2 83 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
信息融合
液压泵
主成分分析
小波分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
15
总被引数(次)
206238
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
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