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通過對齒輪油泵結(jié)構(gòu)、性能的分析，以泵在正常運(yùn)行和不同的故障狀態(tài)下輸出壓力為信號，提出了基于小波變換的方法來提取和分離輸出壓力信號，并利用小波分解的方法診斷輸出壓力信號中包含的故障信息。以此對常用齒輪泵作仿真和試驗(yàn)，所呈現(xiàn)的壓力信號三層小波分解系數(shù)均不相同，而第三層小波分解系數(shù)的差異尤其明顯。因此，可利用第三層小波分解系數(shù)有效地診斷或甄別齒輪泵運(yùn)行的狀態(tài)和隱匿的故障，有利于掌握診斷的主動性，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。
關(guān) 鍵 詞 故障分析; 齒輪泵; 信號處理; 小波變換
液壓泵是液壓系統(tǒng)的關(guān)鍵元件，齒輪泵以其成本低、回路簡單、過濾要求不高等特性被廣泛使用。液壓(齒輪)泵的故障診斷一般采用加速度傳感器，通過測量、分析殼體振動信號，確定其工作狀態(tài)。工程中常用快速傅里葉分析法(FFT)。而實(shí)際的液壓(齒輪)泵振動情況相當(dāng)復(fù)雜，不僅有簡諧振動、周期振動，而且還伴有沖擊振動、瞬態(tài)振動和隨機(jī)振動，快速傅里葉變換的譜分析法及其多種變形在頻率域和時(shí)間域的處理或數(shù)學(xué)求解方面存在著不足[1]。
小波分析(Wavelet Analysis)作為信號分析，尤其對非平穩(wěn)信號分析提供了新的工具，它用一簇函數(shù)的線性組合表示一個信號，這些簇函數(shù)稱為小波函數(shù)系，它通過對一個基本小波函數(shù)在不同時(shí)間和尺度上進(jìn)行平移和伸縮構(gòu)成，既保持了傅里葉分析的優(yōu)點(diǎn)，又能從不同的尺度上分析信號。
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