机电产品开发与创新
機電產品開髮與創新
궤전산품개발여창신
DEVELOPMENT & INNOVATION OF MACHINERY & ELECTRICAL PRODUCTS
2014年
6期
102-104
,共3页
概率神经网络%液压缸%故障状态识别
概率神經網絡%液壓缸%故障狀態識彆
개솔신경망락%액압항%고장상태식별
设计液压缸泄漏的模拟实验,分别提取压力、位移信号的时域频域组合特征,利用概率神经网络作为故障分类器,对“无泄漏”、“轻微泄漏”、“严重泄漏”三种故障状态进行识别与分类.采用Matlab仿真的方法测试了径向基传播率和训练样本变化时模型的训练效果.
設計液壓缸洩漏的模擬實驗,分彆提取壓力、位移信號的時域頻域組閤特徵,利用概率神經網絡作為故障分類器,對“無洩漏”、“輕微洩漏”、“嚴重洩漏”三種故障狀態進行識彆與分類.採用Matlab倣真的方法測試瞭徑嚮基傳播率和訓練樣本變化時模型的訓練效果.
설계액압항설루적모의실험,분별제취압력、위이신호적시역빈역조합특정,이용개솔신경망락작위고장분류기,대“무설루”、“경미설루”、“엄중설루”삼충고장상태진행식별여분류.채용Matlab방진적방법측시료경향기전파솔화훈련양본변화시모형적훈련효과.
