本文關(guān)鍵詞：基于CEEMDAN與信息熵的液壓泵故障特征提取方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于液壓泵故障振動信號微弱和不平穩(wěn)的特性,造成特征向量提取和故障診斷困難。針對這些問題,提出一種CEEMDAN與信息熵結(jié)合的特征提取方法。將傳感器測得的液壓泵的故障振動信號進(jìn)行CEEMDAN分解得到多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IMF),并計(jì)算其信息熵,然后篩選出信息熵最小的3個(gè)IMF分量重構(gòu)信號,計(jì)算重構(gòu)信號的多域熵作為特征向量來訓(xùn)練決策樹模型。液壓泵故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性和優(yōu)越性。
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué)二系;
【關(guān)鍵詞】： CEEMDAN 信息熵 故障診斷
【分類號】：TH137.51
【正文快照】： 0前言液壓泵是液壓系統(tǒng)的重要組成部分,其工作性能的好壞直接影響著整個(gè)液壓系統(tǒng)的工作狀態(tài),因此液壓泵的故障診斷技術(shù)研究具有重要的意義。液壓泵的故障往往是以異常振動的形式表現(xiàn)出來的,其振動信號中蘊(yùn)含著豐富的故障信息。但微弱的故障振動信號經(jīng)常被背景噪聲所淹沒,使故

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