基于改进MF-DFA和SSM-FCM的液压泵退化状态识别方法

摘要：

针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点，提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析（MF-DFA）和半监督马氏距离模糊C均值（SSM-FCM）的液压泵退化状态识别方法。该方法首先引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方法在时间序列数据分割过程中存在的不足，提高MF-DFA方法的计算精度；然后利用改进MF-DFA方法计算液压泵多重分形谱参数，并分析了不同分形谱参数对液压泵退化状态的反映能力，选取奇异指数α0和广义Hurst指数波动均值Δ珔h（q）作为退化特征量；最后利用半监督马氏距离模糊C均值方法实现了液压泵退化状态识别，并以液压泵实测数据为例验证本文所提方法的有效性。

关键词：液压泵、退化状态识别、去趋势波动分析、模糊C均值

所属期刊栏目：37

分类号：TH212;TH213.3(起重机械与运输机械)

资助基金：国家自然科学基金51275524

在线出版日期：2016-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1851-1860