基于信息熵与神经网络的供输弹系统早期故障诊断 |
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引用本文: | 高家宝,许昕,潘宏侠,付志敏.基于信息熵与神经网络的供输弹系统早期故障诊断[J].机械设计与研究,2020,36(2):181-184,188. |
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作者姓名: | 高家宝 许昕 潘宏侠 付志敏 |
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作者单位: | 中北大学机械工程学院,太原030051;中北大学机械工程学院,太原030051;中北大学 系统辨识与诊断技术研究所,太原030051 |
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摘 要: | 对于供输弹系统早期故障信息微弱,难以识别诊断的问题,提出一种基于信息熵与Elman神经网络相结合的供输弹系统早期故障诊断的方法。通过合理布置测点采集供输弹系统振动信号,经自适应广义形态滤波后提取近似熵、样本熵为特征参量,分别运用Elman神经网络和BP神经网络对其识别。结果显示:该方法能有效对供输弹系统早期故障进行诊断,诊断正确率高达92.13%,且优于BP神经网络的诊断结果。文中所运用的方法在供输弹系统早期故障诊断中有良好的应用。
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关 键 词: | 近似熵 样本熵 神经网络 故障诊断 供输弹系统 |
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