SPMT悬挂液压系统故障仿真与诊断研究

武汉理工大学物流工程学院 武汉 430063

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自行式模块运输车（Self-propelled modular transporter，SPMT）是一种应用广泛的多轴载重车辆，其悬挂系统包含众多液压元件，故障现象和故障原因复杂，而液压泵故障是液压系统中常见的故障，因此对悬挂液压系统中液压泵的故障诊断进行研究具有重要意义。

在液压泵的故障诊断研究中，一般采用基于信号处理的方法，从信号中提取故障特征并使用分类识别方法完成诊断。姜万录等用小波变换提取信号的故障特征，并利用基于SVM和证据理论的多数据融合新方法实现液压泵故障诊断[1]。唐宏宾等提出了基于经验模式分解(EMD)和包络谱分析的液压泵故障诊断方法[2]。张捍东等利用粒子群算法优化BP网络实现了对液压泵的故障诊断[3]。Hancock等使用小波包分析分解液压泵的振动信号，并利用自适应神经模糊推理系统对故障进行识别[4]。

对于液压泵的故障诊断，许多研究提出了多种故障特征提取和识别方法，都收到较好的效果。但是这些研究多以单纯的液压泵本身为对象，而在特定的实际液压系统中，液压泵的流量输出特性和故障特性会受到系统中其他因素的影响而产生变化，其故障诊断需要具体研究。

针对SPMT悬挂系统中液压泵的故障诊断，本文首先在AMESim中建立系统模型对故障进行仿真，并从仿真模型中获取丰富的正常工况和故障工况的样本数据。然后提出了小波包分析、主成分分析和支持向量机相结合的方法，对液压泵的故障进行诊断。……