【摘 要】
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液压泵特征提取是实现故障预测的关键环节。针对液压泵退化特征不理想的问题,提出一种基于改进复合谱与关联熵融合的特征提取方法。首先,对传统CS算法进行改进,对多通道振动
【机 构】
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中国洛阳电子装备试验中心,陆军工程大学石家庄校区
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275524)
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液压泵特征提取是实现故障预测的关键环节。针对液压泵退化特征不理想的问题,提出一种基于改进复合谱与关联熵融合的特征提取方法。首先,对传统CS算法进行改进,对多通道振动信号进行融合,实现对特征信息的综合利用,并分别提取Shannon定义下和Tsallis定义下的DCS功率谱熵和DCS奇异熵作为特征;在此基础上,提出基于关联熵的融合方法,将所提取的特征融合为一个全新特征,作为液压泵退化特征,提高特征的简洁度;最后,利用液压泵性能退化试验所采集振动信号,验证了该方法的有效性。
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