DPCA与GA-SVM融合的智能台车液压系统故障诊断

陈昭明; 徐泽宇; 赵迎

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DPCA与GA-SVM融合的智能台车液压系统故障诊断

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针对智能台车液压系统故障原因复杂多样及故障诊断效率低等问题,提出动态主成分分析(DPCA)与遗传算法改进支持向量机(GA-SVM)相结合的液压系统故障诊断方法。首先,采用AMEsim软件建立液压系统仿真模型采集故障数据并进行预处理;然后采用DPCA对故障特征向量进行降维,解除特征间的相关性和缩短训练时间;再运用遗传算法对SVM进行参数优化,将抽取出来的故障特征参数样本输入优化后的SVM中进行训练,获得分类模型,从而实现故障诊断。测试结果表明该方法的效率高于常规PCA-SVM及BP神经网络,为台车设备的维修和保养提供了指导,具有良好的应用价值和前景。

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来源
《控制工程》 |2020年第11期|1980-1986|共7页
作者
陈昭明; 徐泽宇; 赵迎;
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作者单位

重庆大学机械工程学院;

中国科学院大学重庆学院人工智能学院;

中国科学院重庆绿色智能技术研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP206.3;
关键词
液压系统; 故障诊断; 动态主成分分析; 遗传算法; 支持向量机;

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