振动与冲击

作者：焦晓璇，景 博，羌晓清，刘晓东，，李 娟，，周伟

单位：1.空军工程大学 航空航天工程学院，陕西 西安 710038；2.鲁东大学数学与统计科学学院，山东 烟台 264025；3.中航工业金城南京机电液压工程研究中心，江苏 南京 210000；4.航空机电系统综合航空科技重点实验室，江苏 南京 210000

关键词：燃油泵；实验平台；小波包分析；粒子群算法；支持向量机

以机载燃油泵实时状态监测为背景，针对目前燃油泵故障数据少、诊断方法效率低、成本高等问题，研制了机载燃油转输系统实验平台，提出基于小波包分析和改进粒子群支持向量机（M-PSO-SVM）的故障诊断方法。该实验平台可针对燃油泵5种典型故障模式进行实验，测取泵故障状态下的振动信号和出口压力信号。利用小波包分解提取振动信号不同频段的能量值作为特征参数，并结合出口压力均值构造故障特征向量。提出混合遗传变异思想的粒子群算法对SVM分类模型进行参数优化，用得到的故障特征向量训练并验证该分类模型。实验分析表明，该实验平台可有效采集泵的故障信号，并且测试点可进一步优化，M-PSO-SVM在诊断速度、诊断精度等方面都优于传统Grid-SVM和GA-SVM，能够满足实际故障诊断的需求。<br>

来源：2017年第1期

《振动与冲击》期刊编辑部

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