基于KPCA和BPNN的模拟加载系统油压信号识别技术研究

摘要：

为解决模拟加载系统油压信号的识别问题，提出了一种基于核主元分析( KPCA)特征提取和BP神经网络( BPNN)相结合的模式识别方法。该方法首先采用KPCA对原始样本数据进行特征提取，然后采用BPNN构造模式分类器，对工作装置6种不同工作状态信号进行识别。实验结果验证了该方法的有效性，为同类液压系统的信号特征分析及模式识别提供了参考。

关键词：工程机械、模拟加载、油压信号、核主元分析、BP神经网络

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51505498

在线出版日期：2016-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：103-106