LCD模糊熵和SOM神经网络在液压泵故障诊断中的应用

摘要：

针对液压泵故障诊断问题,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)、模糊熵和SOM神经网络三者相结合的故障诊断方法.对液压泵振动信号进行LCD分解,得到若干个内禀尺度分量(Intrin-sic Scale Component,ISC);将ISC分量分别与原信号进行相关分析,筛选出包含主要故障信息的前几个ISC分量,计算其模糊熵并组成特征矩阵;将特征矩阵输入SOM神经网络进行分类识别.液压泵故障诊断实例表明,该方法能够准确识别液压泵典型故障,具有一定优势.通过与BP神经网络分类结果相对比,显示了SOM神经网络在特征分类方面的优越性.

关键词：LCD、模糊熵、SOM神经网络、液压泵、故障诊断

所属期刊栏目：44

分类号：TP306+.3;TH322(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：178-182