一种基于振动信号分析的高压隔膜泵单向阀故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于振动信号分析的高压隔膜泵单向阀故障诊断方法，属于机械故障诊断及信号处理领域。本发明首先对高压隔膜泵单向阀振动信号进行VMD分解，通过中心频率来确定分解模态个数K，得到K个具有物理意义的IMF分量；然后计算IMF分量的MPE，组成多尺度的复杂性度量特征向量；最后将高维的特征矩阵输入基于遗传算法优化的支持向量机建立起来的分类器来识别高压隔膜泵单向阀的工作状态。本发明通过VMD算法对单向阀的振动信号进行去噪并分解成无模态混叠的IMF分量，计算各IMF分量的多尺度排列熵来收集分布在多重尺度上的故障特征信息，提高了单向阀故障识别的正确率，有较强实用性和工程意义。