神经网络证据理论液压泵诊断模型结构-

神经网络证据理论液压泵诊断模型结构

发布时间： 2022/7/24

　　选用了液压泵脱靴故障为诊断的故障类型，采用对故障较为敏感的液压泵泵壳振动加速度信号和液压泵出口压力脉动信号作为检测的信号源，利用神经网络和证据理论集成的数据融合方法对某轴向柱塞泵进行故障诊断。
　　泵壳振动和泵出口压力脉动信号对液压泵故障互相独立，组成两个局部诊断网络。经过特征提取的特征信号分别成为两个独立的局部诊断网络的输入，得出的局部诊断网络输出数据进行处理成为证据理论的基本信度分配，然后将基本信度经过证据理论合成，最后得到诊断结论。该诊断模型结构属于特征层数据融合。

上一条：美日计划成立半导体联合研究中心下一条：被指控违反支出规则的桁架税收计划