一种基于优化VMD-CWT-CNN的柱塞泵配流盘磨损状态识别方法

为解决一维振动信号难以充分挖掘表达状态特征信息以及柱塞泵配流盘磨损早期识别问题,基于卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)优秀的图像处理能力,提出了一个优化VMD-CWT-CNN模型。首先,采用连续小波变换(Continuous wavelet transform,CWT)对信号进行预处理,得到信号的二维时频图,作为CNN模型的一路输入,将状态识别问题转化为CNN图像识别问题。其次,基于相关系数对变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)参数优化后,利用优化VMD对振动信号进行预处理,再以相关系数和峭度值最大为优选原则,甄选出三组蕴含故障特征的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),将其重组为三通道一维信号,作为CNN模型的另一路输入。最后,在CNN模型中将两路信息汇聚并得到柱塞泵配流盘磨损状态识别分类结果。实验中,此方法分别采用优化VMD和CWT对振动信号预处理,再结合CNN对磨损状态进行分类。实验结果表明,该方法对于配流盘磨损的三种状态的识别效果显著优于单路输入的CNN模型以及典型的深度学习方法和机器学习分类器。因此,优化的VMD-CWT-CNN方法可以更准确地实现柱塞泵配流盘磨损状态识别。

瞬时转速波动在轴向柱塞泵故障诊断中的应用

针对轴向柱塞泵配流盘磨损的故障诊断所使用的信号大多存在非平稳、非线性特性的缺点,提出利用轴向柱塞泵的瞬时转速波动信号进行故障诊断.利用瞬时转速波动信号良好的抗噪性能与经过阶比分析后可以转化为角度域内的平稳信号的特点,以克服传统监测信号的不足.通过动力学分析对轴向柱塞泵瞬时转速波动的成因进行了溯源.结果表明,对于具有Z个柱塞的轴向柱塞泵,活塞的惯性力和配流副处的库仑摩擦力会产生Z倍于转频的转矩波动,从而在轴向柱塞泵主轴上产生Z阶转速波动.柱塞高压腔的压力的变化会产生2Z倍于转频的转矩波动,从而在轴向柱塞泵主轴上产生2Z阶转速波动.在变负载条件下对理论分析结果进行了试验验证,结果表明对于9柱塞的轴向柱塞泵,其9阶瞬时转速波动分量幅值的变化可以很好地反映出配流盘磨损状况的变化.随着配流盘磨损程度增加,9阶瞬时转速波动的最大幅值从1.229增大至2.023 r/min;9阶瞬时转速波动分量幅值随着配流盘磨损加剧而增大.