论文摘要
为了提高液压检测系统故障识别的准确率,提高对液压系统中的蓄能装置故障的诊断率,提出了一种基于堆栈稀疏自编码器的深度学习算法。该方法采用希尔伯特-黄变换和小波变换对压力信号的特征进行提取,然后对堆栈稀疏自编码器（SSAE）进行训练。将训练好的模型连接Softmax分类器,实现对蓄能装置的最佳压力、压力略微减轻、压力严重减轻、接近完全失效的4类压力状态进行诊断。实验结果表明,该深度学习神经网络比机器学习的准确率更高,可以达到98. 3%,能够更好的识别液压系统蓄能装置的故障类型。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 姜保军,王帅杰,董绍江
关键词: 深度学习,蓄能装置,故障诊断
来源: 组合机床与自动化加工技术 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,机械工业,自动化技术
单位: 重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆交通大学城市轨道车辆系统集成与控制重点实验室
基金: 国家自然科学基金(51775072),重庆市教委科学技术研究项目(KJ1500525),重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2016jcyjA0526),重庆市社会事业与民生保障科技创新专项项目(cstc2017shmsA30016)
分类号: TP18;TH137.81
DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.09.022
页码: 89-92
总页数: 4
文件大小: 2169K
下载量: 286
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