田再克， 李洪儒， 谷宏强， 许葆华

(军械工程学院，石家庄 050003)



基于局部特征尺度分解和JRD距离的液压泵性能退化状态识别方法

田再克， 李洪儒， 谷宏强， 许葆华

(军械工程学院，石家庄 050003)

针对液压泵振动信号通常具有非线性强与信噪比低的特点，提出了基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition, LCD)与JRD(Jensen-Renyi Divergence)距离的液压泵性能退化状态识别方法。该方法首先对原始振动信号进行局部特征尺度分解，得到不同特征尺度下的内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component, ISC)；然后，提取包含主要退化特征信息的ISC分量的Renyi熵，以此作为退化特征量；最后，通过计算不同特征量之间的JRD距离来判断液压泵的退化状态。将该方法应用于液压泵实测数据，结果表明，基于局部特征尺度分解和JRD距离的退化状态识别方法能够有效识别液压泵的性能退化状态。

退化特征提取；局部特征尺度分解；Renyi熵；JRD距离

液压泵是整个液压系统的“心脏”，其性能好坏不仅直接影响液压系统的可靠性，甚至对整个系统的安全运行产生决定性的影响。液压泵退化特征提取是实现退化状态识别的关键，由于液压泵振动信号往往受到流体的压缩性、泵源与伺服系统的流固耦合作用以及自身所具有的大幅固有机械振动的影响，呈现出非线性、非平稳、非高斯的特点，使得传统线性信号处理方法很难准确提取液压泵的退化特征[1]。因此，有必要寻求一种有效的液压泵退化特征提取方法，以满足液压泵故障预测的需要。

局部特征尺度分解……