在航空工業(yè)中，液壓系統(tǒng)的工作性能直接影響著飛機(jī)的安全和旅客的生命，而液壓泵是液壓系統(tǒng)的動(dòng)力源，因此對(duì)液壓泵的狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷尤為重要。軸承故障是液壓泵常見(jiàn)的故障模式之一，由于軸承故障所引起的附加振動(dòng)相對(duì)于液壓泵的固有振動(dòng)較弱，因而很難把故障信息從信號(hào)中分離開(kāi)來(lái)。到目前為止，對(duì)液壓泵軸承故障的故障診斷尚缺少十分有效的方法。本文提出在頻域和倒頻域進(jìn)行特征提取，旨在解決軸承特征提取困難的問(wèn)題并利用集成BP網(wǎng)絡(luò)解決多故障診斷與識(shí)別和魯棒性問(wèn)題。VHO-F-08、VHO-F-12、VHO-F-15、VHO-F-20、VHI-F-30、VHI-F-40、VHI-F-40-A2 、VHI-F-30-A3、AHPF-30、AHPF-40、VR15-70、VR20-70、VR30-70、VR40-70、VP-15F-A3、VP-15-F/A1、VP-20F-A3、VP-20-F/A2、VP-30F-A3、VP-30-F/A3、VP-40F-A3、VP-40-F/A3、NVP-30-F/A2、NVP-40-F/A3 、VDC-VB2F-20A4、VDP-15-70-60、VDP-20-70-60、VDP-SF-12、VDP-SF-20、VDP-SF-30-D、VDP-SF-40-D、VDP-SF-30-C、VDP-SF-40-B、VPC-FB-20、VPC-FB-30、VPC-FB-40、VPC-30-F-A1、VPC-30-F-A2、VPC-30-F-A3、VPC-40-F-A1、VPC-40-F-A2、VPC-40-F-A3、TCVP-F12-A1-02、TCVP-F20-A2-02、TCVP-F26-A3-02、TCVP-F30-A4-02、TCVP-F40-A4-02 、VA1-15F-A3、VB1-20F-A3、VD1-30F-A3、VE1-40F-A1、VE1-40F-A2、VE1-40F-A3、VF-30/FA3、VF-40/FA3、VT-30、VT-40中國(guó)臺(tái)灣福南FURNAN葉片泵VHO-F-12-A1本系列可變?nèi)萘枯喨~幫浦，係針對(duì)油壓回路之需要油量而設(shè)計(jì)，故能提高回路效率，降低騷音，降低油溫，使所輸入之能量，變成有效的功，達(dá)到節(jié)約動(dòng)力的目的。適用研磨機(jī)、自動(dòng)車床、工作母機(jī)、製鞋機(jī)械及其他各種專用機(jī)或單能機(jī)。

1、液壓泵軸承故障的特征提取

對(duì)于機(jī)械系統(tǒng)而言，如有故障則一定會(huì)引起系統(tǒng)的附加振動(dòng)。振動(dòng)信號(hào)是動(dòng)態(tài)信號(hào)，它包含的信息豐富，很適合進(jìn)行故障診斷。但是如果附加振動(dòng)信號(hào)由于固有信號(hào)或外界干擾對(duì)故障信號(hào)的干擾很大而淹沒(méi)，那么如何從振動(dòng)信號(hào)中提取有用信號(hào)就顯得十分關(guān)鍵。VPS-F-12-A、VPS-F-15-B、VPS-F-20-C、VPS-F-30-D、VPS-F-40-D、VV-SV-VAF-P3-15-02、 VV-SV-VAF-P2-15-02、VV-SV-VBF-A3-20-02、VV-SV-VAF-A2-20-02、VV-SV-VC-F30-02、SV-VS-VD-F40-02、VV-TV-15、VV-TV-20、VV-TV-30、VV-TV-40、TLVP1-20FA3、TLVP1-30FA3、TLVP1-40FA3、TLVP2-30FA2、TLVP2-40FA3、VVP-VB1/F20A3 、VP-30-T-A3、VP-40-T-A3

根據(jù)摩擦學(xué)理論，當(dāng)軸承流動(dòng)面的內(nèi)環(huán)、外環(huán)滾道及滾柱上出現(xiàn)一處損傷，滾道的表面平滑受到破壞，每當(dāng)滾子滾過(guò)損傷點(diǎn)，都會(huì)產(chǎn)生一次振動(dòng)。假設(shè)軸承零件為剛體，不考慮接觸變形的影響，滾子沿滾道為純滾。

Hilbert變換用于信號(hào)分析中求時(shí)域信號(hào)的包絡(luò)，以達(dá)到對(duì)功率譜進(jìn)行平滑從而突出故障信息。定義信號(hào)：為包絡(luò)。倒譜包絡(luò)模型實(shí)質(zhì)是對(duì)從傳感器獲得的信號(hào)進(jìn)行倒頻譜分析，然后對(duì)其倒頻譜信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)提取，從而雙重性地突出了故障信息，為信噪比小的故障特征的提取提供了依據(jù)。VP-SF-15-A-20、VP-SF-15-B-20、VP-SF-15-C-20、VP-SF-15-D、VP-SF-20-A-20、VP-SF-20-B-20、VP-SF-20-C-20、VP-SF-20-D、VP-SF-30-A-20、VP-SF-30-B-20、VP-SF-30-C-20、VP-SF-30-D、VP-SF-40-A-20、VP-SF-40-B-20、VP-SF-40-C-20、VP-SF-40-D

2、集成BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷的原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)是由求解問(wèn)題的領(lǐng)域特征決定的。由于故障診斷系統(tǒng)的復(fù)雜性，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，將是大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織和學(xué)習(xí)問(wèn)題。為了減少工作的復(fù)雜性，減少網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間，本文將故障診斷知識(shí)集合分解為幾個(gè)邏輯上獨(dú)立的子集合，每個(gè)子集合再分解為若干規(guī)則子集，然后根據(jù)規(guī)則子集來(lái)組織網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)規(guī)則子集是一個(gè)邏輯上獨(dú)立的子網(wǎng)絡(luò)的映射，規(guī)則子集間的聯(lián)系，通過(guò)子網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系矩陣表示。各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立地運(yùn)用BP學(xué)習(xí)算法分別進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。由于分解后的子網(wǎng)絡(luò)比原來(lái)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模小得多且問(wèn)題局部化了，從而使訓(xùn)練時(shí)間大為減少。利用集成BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行液壓泵軸承故障診斷的信息處理能力源于神經(jīng)元的非線性機(jī)理特性和BP算法。中國(guó)臺(tái)灣福南FURNAN葉片泵VHO-F-12-A1本系列可變?nèi)萘枯喨~幫浦，係針對(duì)油壓回路之需要油量而設(shè)計(jì)，故能提高回路效率，降低騷音，降低油溫，使所輸入之能量，變成有效的功，達(dá)到節(jié)約動(dòng)力的目的。適用研磨機(jī)、自動(dòng)車床、工作母機(jī)、製鞋機(jī)械及其他各種專用機(jī)或單能機(jī)。