艾伯特ALBERT液压泵T7DS-B42-1R02-A1 ALBERT叶片泵

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对液压泵故障特征的分散性和模糊性，提出基于振动和压力传感器的信息融合故障诊断方法。在充分分析液压泵球头松动故障机理的基础上，对振动信号和压力信号进行小波消噪处理，有效提取球头松动的故障特征。将不同类型特征参数进行特征层融合，利用主成分分析和改进算法的bp神经网络实现液压泵球头松动故障诊断。试验表明，基于不同类型传感器信息融合故障诊断方法可以有效地实现液压泵微弱故障的诊断。

　　引言

　　液压泵是液压系统的心脏，其故障诊断是液压系统故障诊断的重要部分。由于流体的压缩性、泵源与伺服系统的流固耦合作用及液压泵本身具有大幅度的固有机械振动，使得液压泵的故障机理复杂，故障特征提取困难，故障诊断的模糊性强。大量的液压泵故障诊断数据表明，通过泵源出口检测到的故障信号常被干扰信号淹没，单一故障检测信号常呈现出强的模糊性，采用常规的信号处理方法难以提升有效的故障特征。