基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵退化特征提取方法

来源：计量学报杂志2020年第2期北京时间：

作者：姜万录,孔德田,李振宝,佟祥伟,岳文德

单位：1. 燕山大学 河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室, 河北 秦皇岛 066004; 2. 燕山大学 河北省重型智能制造装备技术创新中心, 河北 秦皇岛 066004;

摘要：针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。其次,求取各个分量与原始信号的相关性,选取相关性较高的前几个分量作为有效分量并求其模糊熵,实现液压泵的退化特征提取,形成特征向量。最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例,使用基于变量预测模型的模式识别方法对提取的特征向量进行验证。实验结果表明,该液压泵退化特征提取方法具有较高的精度,使退化状态识别的准确率提高到了100%。

关键词：计量学; 液压泵; 状态识别; 完备总体经验模态分解; 模糊熵;退化特征提取; 变量预测模型

基金资助：国家自然科学基金(51875498,51475405); 河北省自然科学基金重点项目(E2018203339)