该杂志刊期列表
- 2022年
- 24期
国内刊号:44-1259/TH
国际刊号:1001-3881
发布日期:
作者:郑坤,张达
单位:青岛科技大学自动化与电子工程学院;青岛科技大学自动化与电子工程学院
关键词:液压系统;堆叠降噪自编码器(SDAE);基于互信息的粒子群(MIBBPSO);特征选择;故障诊断
基金:国家自然科学基金青年科学基金项目(61803219)
为了监测液压系统的故障状态,需要安装多种传感器,采集的数据庞大且复杂,通过多特征计算可以得到多种特征。为了使诊断更加准确,提出一种MIBBPSO-SDAE的故障诊断方法。基于互信息的粒子群(MIBBPSO)特征选择方法以及标签相关性的蜂群初始化策略,利用特征和类标签之间的相关性来加速收敛;利用2个局部搜索算子增强算法的利用性能;使用一种自适应翻转变异算子找出最优的特征子集。然后将筛选出的特征子集进行数据融合,输入到经过训练的堆叠降噪自编码器(SDAE)的模型中进行故障诊断。结果表明:MIBBPSO-SDAE方法对柱塞泵、冷却器、节流阀以及蓄能器4种元件的诊断准确率分别为99.5%、100%、96.52%和98.1%,能够较准确地识别故障类型。
来源:2024年第16期
《机床与液压》期刊编辑部