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基于集总经验模式分解和支持向量机的液压泵故障预测研究
引用本文:田海雷,李洪儒,许葆华.基于集总经验模式分解和支持向量机的液压泵故障预测研究[J].中国机械工程,2013(7):926-931.
作者姓名:田海雷  李洪儒  许葆华
作者单位:军械工程学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51275524)
摘    要:液压泵的性能直接影响整个液压系统的正常工作,为此需要对其进行状态监测和故障预测。采集液压泵的振动信号,运用集总经验模式分解(EEMD)和平滑能量算子解调相结合的方法进行包络解调;采取小波包分析方法得到了故障特征向量;在研究支持向量机回归估计基本原理的基础上,建立了小波包分解和支持向量机相结合的预测模型。采用液压泵历史数据对模型进行了验证,结果表明,基于支持向量机的预测模型和故障映射模型可以有效地对液压泵进行故障预测。

关 键 词:集总经验模式分解(EEMD)  能量算子  小波包  支持向量机  液压泵

Fault Prediction for Hydraulic Pump Based on EEMD and SVM
Tian Hailei Li Hongru Xu Baohua.Fault Prediction for Hydraulic Pump Based on EEMD and SVM[J].China Mechanical Engineering,2013(7):926-931.
Authors:Tian Hailei Li Hongru Xu Baohua
Affiliation:Tian Hailei Li Hongru Xu Baohua Ordnance Engineering College,Shijiazhuang,050003
Abstract:
Keywords:
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