液壓泵是液壓系統的心臟，其故障診斷是液壓系統故障診斷的重要部分。由于流體的壓縮性、泵源與伺服系統的流固耦合作用及液壓泵本身具有大幅度的固有機械振動(dòng)，使得液壓泵的故障機理復雜，故障特征提取困難，故障診斷的模糊性強。大量的液壓泵故障診斷數據表明，通過(guò)泵源出口檢測到的故障信號常被干擾信號淹沒(méi)，單一故障檢測信號常呈現出強的模糊性，采用常規的信號處理方法難以提升有效的故障特征。針對柱塞泵球頭松動(dòng)故障模式，通過(guò)在液壓泵出口配置振動(dòng)傳感器和壓力傳感器進(jìn)行故障檢測，通過(guò)小波分析進(jìn)行信號消噪處理，利用主成分分析提取有效融合信息，采用改進(jìn)算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現液壓泵微弱信號或多故障的有效診斷。1、液壓泵球頭松動(dòng)故障機理分析由于制造誤差或液壓泵在工作過(guò)程中的壓力沖擊，常常使柱塞球頭與球窩沉凹變形使球頭與球窩間隙增大，從而產(chǎn)生柱塞球頭松動(dòng)的故障。2、小波信號消噪處理液壓泵的工作環(huán)境一般比較惡劣，其工況受環(huán)境的影響較大，通常在泵出口檢測到的信號含有很大的噪聲。試驗表明，液壓泵出口檢測到的壓力信號和振動(dòng)信號體現出以下特點(diǎn)：①信號的頻譜分布很寬、波形雜亂，規律性差；②時(shí)變與非平穩性表現明顯。因此，基于這兩種信號的故障特征提取非常困難，有必要對檢測的信號進(jìn)行消噪處理。小波分析是目前較有效的信號處理方法，它可以同時(shí)在時(shí)域和頻域中對信號進(jìn)行分析，能有效地區分信號中的突變部分和噪聲，實(shí)現信號的消噪。泵出口振動(dòng)信號及其小波消噪后的信號，選取小波消噪的全局閾值為1.049。很明顯，檢測信號中包含了許多干擾信號，很難簡(jiǎn)單地利用檢測到的振動(dòng)信號進(jìn)行有效的故障診斷。為了消除干擾影響，經(jīng)過(guò)小波處理，可以有效地消除泵出口振動(dòng)信號中所包含的噪聲，有利于故障特征的提取。3、信息融合故障診斷方法信息融合是將多源信息加以智能合成，產(chǎn)生比單一信息源更精確、容錯性和魯棒性更強的估計和判斷‘2’。由于液壓泵出口檢測到的信息微弱，易于被干擾所淹沒(méi)，很難利用單個(gè)傳感器的檢測信號進(jìn)行微弱故障特征的有效診斷。采用的信息融合故障診斷過(guò)程，即將振動(dòng)信號和壓力信號進(jìn)行小波消噪處理，利用統計分析提取有效特征信息，采用主成分分析有效解耦各故障特征間的相關(guān)性，減少故障特征的維數，采用改進(jìn)算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現液壓泵球頭松動(dòng)故障診斷。更多關(guān)鍵詞搜索：液壓泵