农业机械学报
農業機械學報
농업궤계학보
TRANSACTIONS OF THE CHINESE SOCIETY OF AGRICULTURAL MACHINERY
2008年
6期
132-136,122
,共6页
刘应吉%张天侠%闻邦椿%曹万科
劉應吉%張天俠%聞邦椿%曹萬科
류응길%장천협%문방춘%조만과
故障诊断%电控自动变速器%CAN总线%主成分分析%减法聚类%自适应模糊神经网络
故障診斷%電控自動變速器%CAN總線%主成分分析%減法聚類%自適應模糊神經網絡
고장진단%전공자동변속기%CAN총선%주성분분석%감법취류%자괄응모호신경망락
为解决电控自动变速器故障诊断和维修问题,建立了基于CAN总线和PSA(PCA-subtractive cluster-ing-ANFIS)模型的自动变速器故障在线诊断系统.通过CAN总线实时采集变速器控制单元各传感器状态数据作为诊断样本,利用主成分分析(PCA)实现输入变量降维和去相关,应用减法聚类(subtractive clustering)方法生成初始模糊推理结构,并以此建立自适应模糊神经网络(ANFIS)故障诊断模型.仿真结果表明,结合CAN总线网络应用的PSA故障诊断模型能够准确地诊断出变速器的故障,其拟合能力及收敛速度均优于PCA-BP网络模型.
為解決電控自動變速器故障診斷和維脩問題,建立瞭基于CAN總線和PSA(PCA-subtractive cluster-ing-ANFIS)模型的自動變速器故障在線診斷繫統.通過CAN總線實時採集變速器控製單元各傳感器狀態數據作為診斷樣本,利用主成分分析(PCA)實現輸入變量降維和去相關,應用減法聚類(subtractive clustering)方法生成初始模糊推理結構,併以此建立自適應模糊神經網絡(ANFIS)故障診斷模型.倣真結果錶明,結閤CAN總線網絡應用的PSA故障診斷模型能夠準確地診斷齣變速器的故障,其擬閤能力及收斂速度均優于PCA-BP網絡模型.
위해결전공자동변속기고장진단화유수문제,건립료기우CAN총선화PSA(PCA-subtractive cluster-ing-ANFIS)모형적자동변속기고장재선진단계통.통과CAN총선실시채집변속기공제단원각전감기상태수거작위진단양본,이용주성분분석(PCA)실현수입변량강유화거상관,응용감법취류(subtractive clustering)방법생성초시모호추리결구,병이차건립자괄응모호신경망락(ANFIS)고장진단모형.방진결과표명,결합CAN총선망락응용적PSA고장진단모형능구준학지진단출변속기적고장,기의합능력급수렴속도균우우PCA-BP망락모형.
