AMESim仿真与小波包-SVM：液压作动筒故障注入与诊断研究

本文主要探讨了一种针对液压作动筒的故障诊断方法，该方法结合了工程系统高级建模仿真环境软件（AMESim）的仿真技术和先进的数据分析方法。AMESim是一个强大的工具，它允许研究人员在虚拟环境中模拟实际液压作动筒的工作状态，以便于理解和预测可能发生的故障。 作者首先在AMESim中构建了一个详细的液压作动筒位置控制系统模型，这个模型涵盖了正常工作状态以及四种典型的故障情况：泄漏、外力突增、活塞杆轴心偏移。通过仿真，他们获得了作动筒无杆腔和有杆腔的流量信号，这是后续故障分析的基础数据。 接下来，他们采用小波包分解技术对这些流量信号进行处理。小波包分解能够精细地分析信号的不同频段，计算各频段的能量值，从而提取出反映故障特征的特征参数。这种技术对于捕捉故障信号中的瞬态行为和频率特性非常有效。 为了提高故障识别的准确性，论文进一步探讨了支持向量机（SVM）算法的应用。SVM是一种强大的机器学习方法，通过构建一个最优决策边界，能够有效地将不同故障类型的特征数据区分开来。作者通过训练模型并使用测试数据来验证这种方法的性能，结果显示，SVM在液压作动筒故障诊断中展现出良好的分类能力和稳定性。 这项研究提供了一种集成故障注入、信号处理和机器学习的综合故障诊断策略，这对于提高液压作动筒的可靠性和维护效率具有重要的实践价值。通过这种方法，能够在早期阶段发现并定位液压系统的故障，从而减少停机时间和维修成本，提升整个系统的运行效能。这项研究成果对于自动化技术领域，特别是在航空、航天等高精度控制系统中，具有显著的实际意义。