基于流形学习和极限学习机的柱塞泵复合故障诊断的研究

项目名称： 基于流形学习和极限学习机的柱塞泵复合故障诊断的研究

项目编号： No.51405327

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 机械、仪表工业

项目作者： 兰媛

作者单位： 太原理工大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 随着液压系统的规模、功能、复杂程度及自动化水平的日益提高，对系统的可靠性和安全性的要求也越来越高。柱塞泵是一些大型高压液压系统的动力源和故障源，对柱塞泵的故障检测和诊断对高压液压系统可靠性的提高有重要的意义。由于柱塞泵的故障具有隐蔽性、多样性和因果关系复杂性等特点，柱塞泵复合故障的诊断更加困难。针对目前柱塞泵复合故障诊断中的信息采集、复合特征难于分离和复合故障中各故障识别精度不高的难题，本项目提出利用多传感器采集多源信息；利用多信息域的信号处理方法、混沌理论和流形学习算法提取能全面反映柱塞泵运行状态的高维故障特征集；利用非线性流形学习的方法对故障特征进行维数约简，同时使得不同类样本特征在新特征空间易于分离；利用极限学习机集合在决策层融合的方法，充分利用各传感器之间的互补信息，对柱塞泵的复合故障进行识别。本项目的实施将为机械故障中复合故障的诊断提供一定的理论基础和技术支持。

中文关键词： 柱塞泵；极限学习机；健康状态评估；故障诊断；

英文摘要： Along with the big scale, multi-functionality, complexity on hydraulic system, people begin to pay more attention to the reliability and safety of the system. As the power source of hydraulic system, piston pump is called ‘the heart’ of the system, and th

英文关键词： plunger pump；extreme learning machine；health assessment；fault diagnosis；