基于VMD分解与卷积神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵数据退化特征维数高以及故障诊断精度不高的问题，提出了一种基于变分模态分解（Variational mode decomposition,VMD）与卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的液压泵故障诊断方法。利用VMD良好的分解能力处理高维度数据，进行数据扩展，提取详细特征；基于CNN良好的特征提取和分类性能，在不需要先验知识的情况下直接从数据中提取特征，实现高精度故障诊断。该方法因具有端到端特征学习能力，在实测液压泵数据上进行验证，具有较高的故障诊断精度和稳定性。