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题名基于激光传感器采集信号的机电设备故障辨识研究
被引量：3
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作者
张晚青
李玉根
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机构
辽宁理工学院
北京航天发射技术研究所
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第9期223-227,共5页
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基金
辽宁省教育厅基本科研项目(No.JYTMS20230972)。
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文摘
机电设备运行环境复杂,当前方法无法高精度获得机电设备故障辨识结果,而且机电设备故障辨识时间长,实时性差,为了获得更加理想的机电设备故障辨识结果,设计了基于激光传感器采集信号的机电设备故障辨识方法。首先采用激光度传感器采集机电设备工作状态信号,并对机电设备工作状态信号进行预处理,提取机电设备故障辨识的相关特征,然后将特征作为机器学习算法的输入,机电设备故障类型作为机器学习算法的输出,通过训练建立机电设备故障辨识的分类器,最后通过具体的仿真实验分析机电设备故障辨识性能。结果表明,本方法可以辨识机电设备故障,辨识精度超过95%,机电设备辨识的时间均控制在5 s以内,辨识整体效果要优于当前典型机电设备故障辨识方法。
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关键词
激光传感器
机电设备状态信号
故障辨识分类器
机器学习算法
提取特征
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Keywords
laser sensor
mechanical and electrical equipment status signals
fault identification classifier
machine learning algorithms
extracting features
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分类号
TN209
[电子电信—物理电子学]
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