机床与液压

作者：唐宏宾，李志祥，董晋阳，陈思源

单位：长沙理工大学汽车与机械工程学院；长沙理工大学汽车与机械工程学院；长沙理工大学汽车与机械工程学院;湖南省特种设备检验检测研究院；湖南省特种设备检验检测研究院

关键词：轴向柱塞泵;多领域耦合模型;故障注入;机器学习;故障诊断

基金：湖南省教育厅重点项目(22A0222);长沙理工大学专业学位研究生“实践创新与创业能力提升计划”项目(CLSJCX22059)

针对轴向柱塞泵传统单一领域建模方法存在的建模困难、仿真精度低以及故障诊断所需故障样本不足的问题，开展基于多领域耦合建模的轴向柱塞泵故障诊断方法。利用Simscape构建轴向柱塞泵多领域耦合模型，并对柱塞泄漏、主轴轴承磨损以及组合故障3种常见的故障进行模拟，再通过故障注入技术和MATLAB快速重启功能获取多种工况、不同故障程度下的压力和流量数据；随后从时域和频域对故障数据进行特征提取，同时利用单因素方差分析对故障特征进行选择；最后利用得到的特征对K邻近、朴素贝叶斯、决策树、神经网络、支持向量机等5种故障诊断算法进行训练，得到故障诊断准确率最高的算法，其平均诊断准确率为98.5%。该方法提高了轴向柱塞泵多领域耦合建模的精确性，实现了对轴向柱塞泵的有效故障诊断。

来源：2024年第15期

《机床与液压》期刊编辑部

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