马海英，张 鹏，郭志军

（1.黄河交通学院汽车工程学院，河南武陟 454950；2.河南科技大学车辆与交通工程学院，河南洛阳 471003）

随着液压系统技术的研究不断深入，实现高精度运动控制与动力性能提升成为人们研究的热点课题。由于轴向柱塞泵属于液压系统的一种重要动力机构，可以实现液压系统的稳定动力保障，具体工作机制是利用柱塞往复运动的形式，调控腔体的空间尺寸，并达到吸油与排油的控制效果［1-3］。可以将柱塞泵的故障诊断过程分成3 个步骤，包括故障数据采集、特征参数提取与分类［4-5］。由于柱塞泵运行期间会产生有明显波动性的信号，呈现明显时变趋势，根据上述研究结果，应同时选择能够使信号时频域数据进行全局处理的方法，由此完成时频分析［6］。还有学者通过卷积神经网络自适应的方法进行故障参数提取，有效避免人为因素产生的波动影响，显著提升了分析结果的稳定性。此外，不少学者通过上述方法实现对不同类型故障信息进行分析的功能，从而获得精确的故障信号特征［7-10］。学者们针对柱塞泵空化的作用机制与相关影响因素开展全面分析。例如，魏晓良等［11］在振动信号频谱分析基础上加入卷积神经网络分析的方法对故障实施诊断，结果显示采用带通滤波方法可以明显抑制频谱图的噪声信号。经仿真测试，能对多种复杂信噪比柱塞泵故障实现准确识别。张凯等［12］运用局部均值重构和支持向量机来达到精确诊断柱塞泵故障的效果，结果表明，重构信号能够同时促进准确性与测试精度的同步提升功能，使整体识别性能获得显著改善。……