一种基于INW-ESN的故障融合预测方法

摘要：

针对传统方法对液压泵故障预测效果不佳的问题,提出了一种基于改进的Newman-Watts小世界-回声状态网络(improved Newman-Watts-echo state network,简称INW-ESN)的故障融合预测方法.首先,对回声状态网络(echo state network,简称ESN)储备池结构进行优化,建立INW-ESN基础预测模型,并重新定义邻接矩阵元素取值,以改善网络预测性能;其次,在此基础上建立故障融合预测模型,利用Dezert-Smarandache理论(Dezert-Sma-randache theory,简称DSmT)将INW-ESN预测信息与液压泵性能退化模型信息进行融合,以提高预测精度;最后,通过对液压泵性能退化试验的应用分析,验证了该方法的有效性.

关键词：故障预测、回声状态网络、Dezert-Smarandache理论、液压泵

所属期刊栏目：38

分类号：TH322;TP206+.3(泵)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51305454

在线出版日期：2018-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：162-169