流体机械

2011, v.39;No.468(06) 5-9+24

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齿轮泵压力信号的负熵基ICA特征提取和故障诊断
ICA Feature Abstraction and Fault Diagnosis Based on Negentropy for Gear Pumps' Pressure Signal

毋文峰;陈小虎;苏勋家;江克侠;

摘要(Abstract):

齿轮泵动态压力信号蕴含了丰富的状态信息,是齿轮泵的关键性能参数之一;负熵是随机变量独立性的自然测度,反映了机械信号信息的动态变化特征。为了进行基于齿轮泵动态压力信号的故障诊断,在引入经验模态分解技术的基础上,提出了齿轮泵压力信号的负熵基ICA特征提取方法,并进而联合最小二乘支持向量机,探讨了基于ICA和LS-SVM的齿轮泵特征提取和故障诊断方法;理论和试验研究表明,基于负熵的ICA特征提取和故障诊断方法是有效的。

关键词(KeyWords): 压力信号;负熵;经验模态分解;最小二乘支持向量机;特征提取;故障诊断

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 总装备部预研重点基金项目

作者(Author): 毋文峰;陈小虎;苏勋家;江克侠;

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参考文献(References):

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