| 基于PSO-SVM模型的液压系统故障诊断 |
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| 引用本文： | 李明骏,张国银,王海瑞.基于PSO-SVM模型的液压系统故障诊断[J].电视技术,2021,45(5):115-119. |
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| 作者姓名： | 李明骏 张国银 王海瑞 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500 |
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| 摘 要： | 针对液压系统在使用中故障频率较高、诊断方法受各种因素影响以及诊断准确率较低等问题,提出一种新的基于PSO-SVM模型的液压系统故障诊断方法.该方法首先对采集的故障信号数据进行预处理,使用自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete EEMD with Adaptive Noise,CEEMDAN)结合模糊熵的方法进行特征提取,形成数据样本;其次,利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)核函数和惩罚系数进行优化,利用数据样本训练SVM模型;最后,应用优化后的分类模型对故障进行识别分类,并与GA-SVM和基本SVM对比,验证PSO-SVM模型的分类性能.实验表明,该方法可以精准识别出故障类型,具有较强的诊断能力.
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| 关 键 词： | 故障诊断 液压系统 粒子群算法 支持向量机 CEEMDAN 模糊熵 |
Fault Diagnosis Method of Hydraulic System Based on PSO-SVM Model |
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| LI Mingjun,ZHANG Guoyin,WANG Hairui.Fault Diagnosis Method of Hydraulic System Based on PSO-SVM Model[J].Tv Engineering,2021,45(5):115-119. |
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| Authors: | LI Mingjun ZHANG Guoyin WANG Hairui |
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