基于信息融合的高压大流量柱塞泵故障诊断试验研究

• 作者: 唐宏宾 王胜学 谭建 邓习树
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 柱塞泵 故障诊断 信息融合 试验研究
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 9-17
• 页数: 9页
• 分类号: TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2018.02.002

摘要

针对高压大流量柱塞泵依靠单一信息难以进行准确故障诊的等问题,进行了基于信息融合的柱塞泵故障诊断试验研究.采集了柱塞泵正常状态和8种故障状态下的振动信号和压力信号,然后利用经验模态分解(EMD)将振动信号分解到不同的频带并提取能量特征,提取了压力信号的时域特征,再将振动信号特征和压力信号特征进行融合,输入到支持向量机(SVM)中进行故障识别.结果表明,利用信息融合进行故障诊断的准确效果优于利用单一的振动信号和压力信号的诊断效果,可以有效地对柱塞泵的故障进行识别和诊断.