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基于多网络模型的工程机械液压系统故障诊断研究
被引量：
14
1
作者
贺湘宇
何清华
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期1385-1390,共6页
提出一种针对工程机械液压系统的多网络模型的故障诊断方法。该网络模型以广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)为基础,引入全局递归的反馈机制,构建动态GRNN模型。该方法首先为多个目标故障建立同等数量的动态GRN...
提出一种针对工程机械液压系统的多网络模型的故障诊断方法。该网络模型以广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)为基础,引入全局递归的反馈机制,构建动态GRNN模型。该方法首先为多个目标故障建立同等数量的动态GRNN目标故障模型,计算每个目标故障模型的检测阈值;然后,将测试故障样本代入每个目标故障模型中,当其残差平方和在对应阈值范围内即可确定故障类型。实验结果表明:多网络模型的故障诊断方法准确地诊断出95%以上的系统故障。
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关键词
液压系统
工程机械
故障诊断
多模型故障诊断
广义回归神经网络
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职称材料
题名
基于多网络模型的工程机械液压系统故障诊断研究
被引量：
14
1
作者
贺湘宇
何清华
机构
长沙理工大学汽车与机械工程学院
中南大学机电工程学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期1385-1390,共6页
基金
国家高技术研究发展计划("863"计划)项目(2003AA430200)
湖南省教育厅科研基金资助项目(09C075)
长沙理工大学"湖湘学者"资助项目(200807)
文摘
提出一种针对工程机械液压系统的多网络模型的故障诊断方法。该网络模型以广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)为基础,引入全局递归的反馈机制,构建动态GRNN模型。该方法首先为多个目标故障建立同等数量的动态GRNN目标故障模型,计算每个目标故障模型的检测阈值;然后,将测试故障样本代入每个目标故障模型中,当其残差平方和在对应阈值范围内即可确定故障类型。实验结果表明:多网络模型的故障诊断方法准确地诊断出95%以上的系统故障。
关键词
液压系统
工程机械
故障诊断
多模型故障诊断
广义回归神经网络
Keywords
hydraulic system
construction machinery
fault diagnosis
multi-model fault diagnosis
general regression neural network（GRNN）
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多网络模型的工程机械液压系统故障诊断研究
贺湘宇
何清华
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
14
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