液壓泵的工作環(huán)境一般比較惡劣，其工況受環(huán)境的影響較大，通常在泵出口檢測到的信號含有很大的噪聲。試驗表明，液壓泵出口檢測到的壓力信號和振動信號體現(xiàn)出以下特點：①信號的頻譜分布很寬、波形雜亂，規(guī)律性差；②時變與非平穩(wěn)性表現(xiàn)明顯。中國臺灣朝田電磁閥，KOMPASS單向閥葉片泵現(xiàn)貨中國臺灣KOMPASS液壓閥，朝田電磁閥葉片泵原裝正品保證蘇州瑤佐大量現(xiàn)貨中國臺灣KOMPASS油泵，KOMPASS液壓閥

　　因此，基于這兩種信號的故障特征提取非常困難，有必要對檢測的信號進行消噪處理。

　　小波分析是目前較有效的信號處理方法，它可以同時在時域和頻域中對信號進行分析，能有效地區(qū)分信號中的突變部分和噪聲，實現(xiàn)信號的消噪。

　　泵出口振動信號及其小波消噪后的信號，選取小波消噪的全局閾值為1.049。很明顯，檢測信號中包含了許多干擾信號，很難簡單地利用檢測到的振動信號進行有效的故障診斷。為了消除干擾影響，經(jīng)過小波處理，可以有效地消除泵出口振動信號中所包含的噪聲，有利于故障特征的提取。

　　3、信息融合故障診斷方法

　　信息融合是將多源信息加以智能合成，產(chǎn)生比單一信息源更精確、容錯性和魯棒性更強的估計和判斷‘2’。由于液壓泵出口檢測到的信息微弱，易于被干擾所淹沒，很難利用單個傳感器的檢測信號進行微弱故障特征的有效診斷。采用的信息融合故障診斷過程，即將振動信號和壓力信號進行小波消噪處理，利用統(tǒng)計分析提取有效特征信息，采用主成分分析(PrinciP81componentanalysis，PCA)有效解耦各故障特征間的相關性，減少故障特征的維數(shù)，采用改進算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)液壓泵球頭松動故障診斷。

　　3.l特征層信息融合

　　特征層狀態(tài)屬性融合就是將對多種類型傳感器數(shù)據(jù)進行預處理以完成特征提取及數(shù)據(jù)配準，即通過傳感器信息轉換，把各傳感器輸人數(shù)據(jù)變換成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表達形式。

　　通過特征向量歸一化處理可以實現(xiàn)信息融合數(shù)據(jù)配準。本文提取振動信號和壓力信號的均值、峰值因子、特征頻率的能量值和功率譜幅值、四次矩等作為球頭松動故障的特征向量。

　　3.2選取主成分

　　在新樣本空間上，逐次計算傳感器信息的綜合指數(shù)為主成分上的貢獻。令主成分貢獻綜合指數(shù)閾值為85%，根據(jù)貢獻綜合指數(shù)選取前幾個主成分，作為下一步信息融合的信息。

　　針對液壓泵正常和4種球頭松動故障，各選取100個樣本，由于高度顯著，說明這4組特征向量有十分明顯的差異，故此類故障的不同故障程度是可以診斷的。

　　選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構，對液壓泵正常和設置的4種球頭松動故障在訓練誤差精度要求下對網(wǎng)絡進行訓練，通過改進算法的學習和訓練得到BP網(wǎng)絡的優(yōu)化權值矩陣。在實際使用時，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值矩陣及其改進算法實現(xiàn)多故障的有效診斷。其中輸出節(jié)點1表示液壓泵正常時神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出值，節(jié)點2表示間隙為6μm時神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出值，節(jié)點3表示間隙為9μm神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出值，節(jié)點4表示間隙為12μm時神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出值，節(jié)點5表示15μm時神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出值。

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　　利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其改進算法可以有效診斷不同間隙大小的球頭松動故障。

　　4、結論中國臺灣朝田電磁閥，KOMPASS單向閥葉片泵現(xiàn)貨中國臺灣KOMPASS液壓閥，朝田電磁閥葉片泵原裝正品保證蘇州瑤佐大量現(xiàn)貨中國臺灣KOMPASS油泵，KOMPASS液壓閥

　　本文通過液壓泵出口的振動信號和壓力信號，通過小波消噪處理有效提取故障特征，利用PCA分析很大程度上減少了信息融合特征向量的維數(shù)，通過可診斷性檢驗證明PCA重新組合的特征向量可以實現(xiàn)多故障診斷。在BP算法中引人附加動量項，獲得學習率，通過改進BP算法實現(xiàn)不同間隙大小球頭松動故障的有效診斷。