支持向量機的ATOS柱塞泵智能診斷
ATOS柱塞泵是工程機械的關鍵部件,其性能好壞將直接影響整個設備的正常工作。針對ATOS柱塞泵提出基于特征選擇支持向量機的智能診斷方法。對采集的振動信號基于小波包分解提取能量特征,然后利用Fisher準則函數選擇對智能診斷zui有利的特征,利用支持向量機進行訓練,并將每個二類支持向量機按二叉樹的組織形式構成系統的診斷模型。

支持向量機的ATOS柱塞泵智能診斷
針對現有燃油ATOS柱塞泵實驗設計方法的不足,給出了一種計算機輔助設計方法。首先采用坐標互換法建立燃油ATOS柱塞泵的二元運動模型;然后使用AMESim仿真軟件建立ATOS柱塞泵的模塊化仿真模型;zui后進行了ATOS柱塞泵的運動仿真分析和性能仿真分析。通過某型燃油ATOS柱塞泵的試驗和仿真對比研究表明:性能仿真數據與試驗數據十分吻合,能夠反映ATOS柱塞泵實際工作性能。說明輔助設計方法是可行的、有效的。針對現有的ATOS柱塞泵可靠性低的特點,對某型號的ATOS柱塞泵排液閥芯進行了結構分析和優化。利用三維軟件Pro/E的建模功能,建立ATOS柱塞泵的關鍵零部件排液閥芯模型,運用Pro/M的有限元功能分析閥芯各部分的受力和位移情況,并在此基礎上完成閥芯的結構優化設計。提出了一種用于求解ATOS柱塞泵中滑靴卡盤與球碗之間摩擦功耗的算法。采用將滑靴卡盤與球碗的接觸軌跡離散為眾多均布的接觸點的方法,求解出各個離散點的受力,結合滑靴卡盤和球碗的相對運動計算出二者之間的摩擦功耗,并分析了彈簧力、旋轉角速度以及斜盤傾角對摩擦功率的影響。為了驗證理論研究的正確性,搭建了滑靴卡盤和球碗的功耗測試試驗臺,并進行了試驗。試驗結果表明:滑靴卡盤與球頭之間摩擦功耗隨著ATOS柱塞泵的彈簧力、泵的旋轉角速度以及斜盤傾角等參數的增加而增大,當zui大斜盤傾角為18°、彈簧力為700N、角速度為3 000r/min時,A4VSO45型ATOS柱塞泵中滑靴卡盤與球碗之間的摩擦功耗能夠達到240W。以汽車起重機ATOS柱塞泵為研究對象,其6種故障形式,包括正常、軸承內圈故障、滾動體故障、柱塞故障、配流盤故障、斜盤故障,用于檢驗所提算法的診斷能力,并與傳統的BP神經網絡和zui近的蟻群神經網絡方法進行對比。診斷結果表明:所提出的算法優于另外兩種方法,具有較好的診斷效果。