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由于柱塞泵內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜且結(jié)構(gòu)之間相互耦合，致使對其進行故障診斷的難度也隨之增加。為了提高算法的可靠性和診斷速度，將核函數(shù)與超限學習機結(jié)合的方法用于柱塞泵故障診斷。首先，通過加速度計和流量計采集到泵在正常和不同故障工況下的振動和流量信號，同時對其采用小波包分解進行去噪；然后提取了時域無量綱指標和小波包分解的頻帶能量值中最大頻帶能量和系統(tǒng)中流量計的流量值，共8維特征向量；最后用核超限學習機對4種故障（滑靴磨損、配油盤磨損、中心彈簧失效、松靴）進行識別與診斷。結(jié)果表明，將核超限學習機用于故障診斷，相比于超限學習機和傳統(tǒng)的智能診斷算法支持向量機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有明顯的優(yōu)勢。
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