[发明专利]一种基于LMD-SVD和IG-SVM的液压泵故障诊断方法在审
| 申请号： | 201410664863.9 | 申请日： | 2014-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN104373338A | 公开（公告）日： | 2015-02-25 |
| 发明（设计）人： | 吕琛;田野;马剑 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | F04B51/00 | 分类号： | F04B51/00 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明;贾玉忠 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)、奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和基于信息几何的支持向量机(information-geometric support vector machine,IG-SVM)的液压泵故障诊断方法，以提高小样本情况下故障诊断的精度。LMD作为一种自适应信号处理方法，可以自适应地将液压泵原始振动信号分解为有限个数的信号分量。然后应用SVD处理信号分量，压缩信号分量的数据量，提取更加简约稳定的故障特征向量。最后，应用IG-SVM对液压泵的故障状态进行分类，提高小样本情况下故障诊断的精度。本发明方法采用基于LMD-SVD-IGSVM的故障诊断方法，为液压泵提供了一套完整有效的小样本情况下的故障诊断方案，具有很好的实际工程应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lmd svd ig svm 液压泵 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于LMD‑SVD和IG‑SVM的液压泵故障诊断方法，其特征在于：该方法的步骤如下：步骤(1)、应用LMD分解原始非线性非平稳的振动信号，得到有限数目的乘积函数(PF)信号分量；步骤(2)、应用SVD处理得到的PF信号分量，提取简约稳定的奇异值作为故障特征向量；步骤(3)、以提取的故障特征向量作为输入，应用IG‑SVM进行故障分类，确定当前液压泵的故障状态。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京航空航天大学，未经北京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201410664863.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
