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10.3969/j.issn.1001-3881.2020.16.042

基于深度置信网络的液压泵内泄漏状态的诊断

引用
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.

液压泵内泄漏、小波变换、HHT、RBM、DBN

48

TH133

2020-09-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

212-217

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机床与液压

1001-3881

44-1259/TH

48

2020,48(16)

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