基于贝叶斯分类器的液压泵故障分级诊断方法

矿用液压泵故障种类较多,其分类过程一直存在无明确标签特征量化,导致故障诊断精准性较差的问题。对此提出应用贝叶斯分类器的矿用液压泵故障分级诊断方法,采用动态统计滤波计算矿用液压泵运行过程中的正常数据、噪声数据的特征性相关值,根据噪声和其他数据信息量不同的特点,离散噪声数据以达到过滤的目的。考虑到矿用液压泵故障数据集中存在无特征标签的问题,为避免混淆,划分无特征标签数据状态,计算二者属于同种类别的概率值,并采用损失函数对其进行约束。建立贝叶斯分类器,让已知种类和未知种类的矿用液压泵故障数据集处于同一分类空间,计算二者的先验概率和证据因子,通过概率值诊断待检测数据与已知数据间的属性差异,并利用贝叶斯分类器划分的故障诊断等级实现矿用液压泵故障分级诊断。实验结果表明:所提方法矿用液压泵故障诊断精准度高,不同类型故障的特征捕捉性能强,实用价值高。

矿用泵马达节能型试验系统及动态加载特性

应用液压模拟加载技术和液压功率回馈试验技术,研究并设计了矿用泵和马达节能型试验系统,对系统的动态加载特性进行了分析研究和AMESim仿真。研究结果表明:试验系统能够进行动态加载并具有显著的节能效果。在动态加载过程中,液压泵和回馈马达的瞬态排量匹配是系统强烈振荡的主要因素,适当调节回馈马达排量控制系统的响应时间可明显减小系统振荡。试验系统采用了伺服阀控马达,具有驱动和制动的双重功能,提升了液压泵和马达传动轴的转速刚度。矿用液压泵和马达功率密度大、使用工况恶劣,应用动态加载和节能技术更贴近工业生产实际,具有实用价值。