基于小波包子带分析的柱塞泵松靴故障程度诊断

• 作者: 卢传奇 王少萍 郑硕
• 来源期刊: 系统仿真技术
• 学科: 工学
• 关键词: 故障程度诊断 松靴 小波包分解 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 论文交流
• 页码范围: 235-240
• 页数: 6页
• 分类号: TP274
• 字数: 3955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1964.2017.03.010

摘要

基于小波包分解理论提出一种柱塞泵松靴故障程度诊断方法.对液压泵出口压力信号进行3层小波包分解,充分利用时域、频域及时频域信息,解决了传统快速傅里叶变换无法准确判断松靴这一渐进性故障程度问题.对比多族小波的多个子小波并比较故障程度判断精确度,结果表明db4小波在对这一问题的处理中表现更为突出,精确度达到98.68％.

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	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	102	1107	16.0	31.0
2	郑硕	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	2	7	2.0	2.0
3	卢传奇	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	1	3	1.0	1.0