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是液压系统的心脏，其毛病确诊是液压系统毛病确诊的重要部分。因为流体的压缩性、泵源与伺服系统的流固耦合效果及液压泵自身具有大幅度的固有机械振荡，使得液压泵的毛病机理复杂，毛病特征获取艰难，毛病确诊的含糊性强。大量的液压泵毛病确诊数据标明，通过泵源出口检查到的毛病信号常被搅扰信号吞没，单一毛病检查信号常呈现出强的含糊性，选用
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惯例的信号处理办法难以提高有用的毛病特征。
对于柱塞泵球头松动毛病形式，通过在液压泵出口配置振荡传感器和压力传感器进行毛病检查，通过小波剖析进行信号消噪处理，使用主成分剖析获取有用交融信息，选用改善算法的BP神经网络完成液压泵弱小信号或多毛病的有用确诊。
1、液压泵球头松动毛病机理剖析
因为制作误差或液压泵在作业进程中的压力冲击，常常使柱塞球头与球窝沉凹变形使球头与球窝间隙增大，然后发生柱塞
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液压泵的作业环境通常对比恶劣，其工况受环境的影响较大，通常在泵出口检查到的信号含有很大的噪声。实验标明，液压泵出口检查到的压力信号和振荡信号体现出以下特色：①信号的频谱分布很宽、波形凌乱，规律性差；②时变与非平稳性体现显着。因而，根据这两种信号的毛病特征获取十分艰难，有必要对检查的信号进行消噪处理。小波剖析是现在较有用的信号处理办法，它能够同时在时域和频域中对信号进行剖析，能有用地区别信号中的突变部分和噪声，完成信号的消噪。
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