基于超限学习机的轴向柱塞泵滑靴磨损故障诊断

摘要：

为了提高故障诊断的分类准确度并减少分类时间,运用一种新的分类器即超限学习机(ELM)对轴向柱塞泵滑靴磨损进行故障诊断与识别.采集轴向柱塞泵正常工作状态和不同滑靴磨损工作状态下的信号;对采集到的信号进行预处理,提取出8维的特征向量;运用ELM和其他分类器分别对其进行诊断与识别.对比试验结果表明,新的方法故障诊断准确度高且诊断速度快.

关键词：轴向柱塞泵、滑靴磨损、故障诊断、超限学习机

所属期刊栏目：46

分类号：TH322(泵)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51405327;山西省科技成果转化与推广计划项目20051002

在线出版日期：2018-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：161-163,168