基于深度置信网络的液压泵内泄漏状态的诊断

徐活耀; 陈里里; 何颖

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基于深度置信网络的液压泵内泄漏状态的诊断

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摘要

针对液压信号的高度复杂性以及难以识别的特点,提出一种基于深度置信网络的方法用于液压泵内泄漏状态的诊断.首先利用小波变换和HHT对压力信号和流量信号进行提取特征,然后利用堆叠RBM网络对原始特征集进行优化,并提取高级的融合特征,最后使用BP进行预测.实验结果表明:DBN能够有效地提取原始特征集的内在特征,使液压信号得到了更好的表达;DBN对液压泵内泄漏状态识别精度达到了98.77％;相比于SSAE和H-ELM分类器,DBN对液压泵内泄漏状态有更好的辨识能力和稳定性.

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来源
《机床与液压》 |2020年第16期|212-217|共6页
作者
徐活耀; 陈里里; 何颖;
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作者单位

重庆交通大学机电与车辆工程学院重庆400074;

重庆交通大学城市轨道车辆系统集成与控制重点实验室重庆400074;

重庆交通大学机电与车辆工程学院重庆400074;

重庆交通大学城市轨道车辆系统集成与控制重点实验室重庆400074;

重庆交通大学机电与车辆工程学院重庆400074;

重庆交通大学城市轨道车辆系统集成与控制重点实验室重庆400074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类转动机件;
关键词
液压泵内泄漏; 小波变换; HHT; RBM; DBN;

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