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数据驱动的变速器传感器故障诊断方法
被引量：
5
1
作者
吴光强
陶义超
曾翔
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期272-279,共8页
针对基于模型以及基于规则的故障诊断方法的局限性,运用数据驱动的方法对变速器传感器进行故障诊断。使用逐步回归算法建立传感器模型,将实际传感器输出与传感器模型输出相减得到残差序列;用小波包变换(WPT)对残差序列进行分解,提取节...
针对基于模型以及基于规则的故障诊断方法的局限性,运用数据驱动的方法对变速器传感器进行故障诊断。使用逐步回归算法建立传感器模型,将实际传感器输出与传感器模型输出相减得到残差序列;用小波包变换(WPT)对残差序列进行分解,提取节点的香农熵作为特征值;最后,用概率神经网络(PNN)对不同传感器故障的特征值进行识别。使用硬件在环仿真获取车辆行驶过程中的变速器信号对该方法进行验证。结果表明:该方法的诊断正确率达到98.50%,在不同的样本划分情况下诊断正确率变化很小。此外,还对其他多个变速器传感器进行了故障诊断,诊断正确率均在较高值,证明了该方法的普适性。
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关键词
变速器故障诊断
数据驱动方法
传感器模型
小波包变换(WPT)
概率神经网络(PNN)
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职称材料
题名
数据驱动的变速器传感器故障诊断方法
被引量：
5
1
作者
吴光强
陶义超
曾翔
机构
同济大学汽车学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期272-279,共8页
基金
国家自然科学基金(U1764259)。
文摘
针对基于模型以及基于规则的故障诊断方法的局限性,运用数据驱动的方法对变速器传感器进行故障诊断。使用逐步回归算法建立传感器模型,将实际传感器输出与传感器模型输出相减得到残差序列;用小波包变换(WPT)对残差序列进行分解,提取节点的香农熵作为特征值;最后,用概率神经网络(PNN)对不同传感器故障的特征值进行识别。使用硬件在环仿真获取车辆行驶过程中的变速器信号对该方法进行验证。结果表明:该方法的诊断正确率达到98.50%,在不同的样本划分情况下诊断正确率变化很小。此外,还对其他多个变速器传感器进行了故障诊断,诊断正确率均在较高值,证明了该方法的普适性。
关键词
变速器故障诊断
数据驱动方法
传感器模型
小波包变换(WPT)
概率神经网络(PNN)
Keywords
transmission fault diagnosis
data-driven method
sensor model
wavelet packet transform(WPT)
probabilistic neural network(PNN)
分类号
U461.91 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据驱动的变速器传感器故障诊断方法
吴光强
陶义超
曾翔
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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