LCD模糊熵和SOM神经网络在液压泵故障诊断中的应用

发布时间：2017-10-04 08:35

  本文关键词：LCD模糊熵和SOM神经网络在液压泵故障诊断中的应用

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【摘要】：针对液压泵故障诊断问题,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)、模糊熵和SOM神经网络三者相结合的故障诊断方法。对液压泵振动信号进行LCD分解,得到若干个内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC);将ISC分量分别与原信号进行相关分析,筛选出包含主要故障信息的前几个ISC分量,计算其模糊熵并组成特征矩阵;将特征矩阵输入SOM神经网络进行分类识别。液压泵故障诊断实例表明,该方法能够准确识别液压泵典型故障,具有一定优势。通过与BP神经网络分类结果相对比,显示了SOM神经网络在特征分类方面的优越性。
【作者单位】： 军械工程学院;
【关键词】： LCD 模糊熵 SOM神经网络 液压泵 故障诊断
【分类号】：TH137.51
【正文快照】： 0前言液压传动系统由于其适应性广、可控性强、成本低廉而被广泛应用于各类生产行业中,而液压泵作为整个液压传动系统的动力源[1],其运行状态是否正常将直接影响整个液压传动系统的工作效率,因此有必要对其进行实时状态监测和快速、精准的故障诊断。对液压泵振动信号进行分析

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1 刘艳杰;曾永年;;基于SOM神经网络的城市土地覆盖遥感分类研究[J];测绘与空间地理信息;2012年06期

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本文编号：969679