基于改进的EEMD方法与GA-SVM的液压系统泄漏故障诊断

被引:18
作者
陈灏
张梅军
黄杰
柴凯
机构
[1] 解放军理工大学野战工程学院
关键词
液压泄漏; 改进的EEMD; 遗传算法; 支持向量机(SVM); 故障诊断;
D O I
暂无
中图分类号
TH137 [液压传动]; TH165.3 [];
学科分类号
082805 [农业机械化与装备工程];
摘要
液压系统不同程度泄漏故障发生原因多样,特征十分相似,难以正确诊断。针对此问题,提出了改进的EEMD方法与GA-SVM结合的液压系统泄漏故障诊断方法。首先,在EEMD方法的基础上提出改进,抑制模态混叠和端点效应对振动信号分解的影响,保证信号分解的真实性。运用改进的EEMD方法将液压振动信号分解成若干个IMF分量,计算各IMF分量能量并归一化处理提取振动信号特征向量。然后运用遗传算法对SVM进行参数优化,将提取到的特征向量输入优化后SVM分类诊断,判断液压系统泄漏故障类型和严重程度。实验结果表明,该方法能够有效地应用于液压系统泄漏故障诊断。
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