新型结构元素的液压泵耦合故障分离方法研究.pdf

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髍：新型结构元素的液压泵耦合故障分离方法研究ヲ腗尽辤机床与液压甽郭洋×杞，郑直唬M蚵缶蒄総趎．痳瑚：．．华北理工大学轻工学院，河北唐山；1崩砉ご笱Щ倒こ萄г海颖碧粕荽镂涝」煞萦邢薰荆颖碧粕．燕山大学机械工程学院，河北秦皇岛蝐簄総鷗﹖総ぃ籑珼，．，觯矛琋膇秛琎豦辝哟‘把在航空航天、冶金工业、机械工程等重要工业领域．轴承、齿轮、液压泵等旋转机械被广泛应用。这些旋转机械的性能好坏直接影响着整台设备的运行状态．因此，对旋转机械进行故障诊断具有十分重要的意义‘卜引。目前。针对单一故障的特征提取。国内外学者已经进行了大量的研究【】。取岢隽俗允视无参数经验小波变换方法，并将其应用于转子系统局部碰摩擦故障诊断。菻’提出了一种基于改进的耦合谱和相对熵的算法，利用该方法提取出液压泵的退化特征。等提出一种基于无监督学习算通信作者：丁凌杰，男，在读本科生，研究方向为旋转机械状态监测及智能故障诊断方法。黄瞚年第卷第簂桑甶卜．．．本文引用格式：郭洋，丁凌杰，郑直，等．新型结构元素的液压泵耦合故障分离方法研究灿胍貉梗：．鷊，“鱥瑉摘要：具有相同谐波的滑靴磨损和斜盘磨损的形态特征信息相似性很高。因此很难有效分离其耦合故障。为解决此问题．提出一种基于梯型结构元素的新型数学形态学分离方法。采用不同长度梯型结构元素的形态差值算子分别提取止障特征信息，进而得到不同长度梯型结构元素对应的若干个分离信号；计算分离信号的植煌收系奶卣髂芰勘取；最大特征能量比。实现实测液压泵滑靴和斜盘磨损耦合故障信号的最优分离。关键词：液压泵；耦合故障分离；数学形态学；结构元素；特征能量比中图分类号：’籘，舒，鱟珊衞簍瑂裞．飁箃謆；收稿日期：一一基金项目：国家自然科学基金面上项目；华北理工大学轻工学院河北省一流本科专业建设重点支持项目；河北省博士后科学基金项目缓颖笔∈∈舾叩妊；究蒲幸滴穹蜒芯肯钅；唐山市应用基础研究计划项目换1崩砉ご笱Р┦靠蒲衅舳鹣钅／缓颖笔∽匀科学基金重点项目作者简介：郭洋，男，硕士，讲师，主要研究方向为旋转故障诊断与监测。猰篻．．．琋瓹，，．．，琓，．，鷗盯禿鹅靍璐访他甶印盯锄鹊琫賓積甀，．賞甌衜琣；琧盯襲；籉卜·
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奉本数学形态学和特征能量比法稀疏滤波的智能故障诊断方法。在对振动信号进行共振解调的基础上，萂岢鲆恢制灯追指畹姆法来提取轴承缺陷特征信息。岢鲆恢只稳态匹配的欠阻尼随机共振轴承诊断方法。然而。机械设备经常同时发生只蚨嘀竹詈瞎障。此时，传感器的振动测量表现为一个复杂的非线性特征，而不是多个单一故障的简单线性组合。导致耦合故障分离困难【俊随着对旋转机械故障诊断研究的不断深入，越来越多的学者对耦合故障分离进行了大量深入研究【辍和】提出了盲源分离椒ā是一种从耦合故障信号中提取原始源信号的方法。在统计信号处理领域有着广泛的应用【Ｕ沤呛屠钛藁猍ЫＷ尤核惴ㄓ朊源分离相结合。提出基于粒子群优化的盲源分离方法，并将它应用于电机滚动轴承耦合故障诊断中。等【岢隽艘恢中碌幕谇范ぴ捶掷胝穸藕分析方法。然而，大多数盲源分离算法都是在观测信号的个数大于或等于源数的前提下建立的．需要利用多个通道进行分析，但由于环境条件的限制，无法实现多个传感器的安装¨¨。近年来。出现了许多基于小波变换的耦合故障诊断方法。小波变换是一种内积变换，在时域和频域上能够反映瞬态信号特征，可以通过预先确定的小波基对