基于PCA和BP网络的液压油缸内泄漏故障诊断

• 作者: 吴运新 唐宏宾 滑广军 马昌训
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 液压油缸内泄漏 故障诊断 主成分分析 BP网络
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 3709-3714
• 分类号: TP206.3
• 字数: 3115字
• 语种: 中文

摘要

针对液压油缸内泄漏故障诊断时,由于提取的时域参数过多,导致诊断速度慢、实时性差等问题,提出基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的诊断方法.该诊断方法是:首先提取压力信号的时域参数作为初始特征,然后利用PCA方法将高维初始特征空间压缩到低维最终特征空间,并将得到的最终特征输入到BP神经网络进行故障模式识别.研究结果表明:该诊断方法在满足故障检测识别率的同时提高了诊断速度,为液压油缸内泄漏的故障诊断提供了一种实用方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴运新	中南大学机电工程学院	184	1824	22.0	31.0
2	唐宏宾	中南大学机电工程学院	10	96	5.0	9.0
4	滑广军	中南大学机电工程学院	10	90	5.0	9.0
5	马昌训	中南大学机电工程学院	9	133	6.0	9.0