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基于PCA和BP网络的液压油缸内泄漏故障诊断
被引量：
31
1
作者
唐宏宾
吴运新
+1 位作者
滑广军
马昌训
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期3709-3714,共6页
针对液压油缸内泄漏故障诊断时,由于提取的时域参数过多,导致诊断速度慢、实时性差等问题,提出基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的诊断方法。该诊断方法是:首先提取压力信号的时域参数作为初始特征,然后利用PCA方法将高维初始特征空间...
针对液压油缸内泄漏故障诊断时,由于提取的时域参数过多,导致诊断速度慢、实时性差等问题,提出基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的诊断方法。该诊断方法是:首先提取压力信号的时域参数作为初始特征,然后利用PCA方法将高维初始特征空间压缩到低维最终特征空间,并将得到的最终特征输入到BP神经网络进行故障模式识别。研究结果表明:该诊断方法在满足故障检测识别率的同时提高了诊断速度,为液压油缸内泄漏的故障诊断提供了一种实用方法。
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关键词
液压油缸内泄漏
故障诊断
主成分分析
BP网络
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职称材料
题名
基于PCA和BP网络的液压油缸内泄漏故障诊断
被引量：
31
1
作者
唐宏宾
吴运新
滑广军
马昌训
机构
中南大学机电工程学院
长沙理工大学汽车与机械工程学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期3709-3714,共6页
基金
国家高技术研究发展计划("863"计划)项目(2008AA042801
2008AA042802)
文摘
针对液压油缸内泄漏故障诊断时,由于提取的时域参数过多,导致诊断速度慢、实时性差等问题,提出基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的诊断方法。该诊断方法是:首先提取压力信号的时域参数作为初始特征,然后利用PCA方法将高维初始特征空间压缩到低维最终特征空间,并将得到的最终特征输入到BP神经网络进行故障模式识别。研究结果表明:该诊断方法在满足故障检测识别率的同时提高了诊断速度,为液压油缸内泄漏的故障诊断提供了一种实用方法。
关键词
液压油缸内泄漏
故障诊断
主成分分析
BP网络
Keywords
internal leakage of hydraulic cylinder
fault diagnosis
principal component analysis（PCA）
BP network
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA和BP网络的液压油缸内泄漏故障诊断
唐宏宾
吴运新
滑广军
马昌训
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
31
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