【摘 要】
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传感器作为数据采集系统的重要组成部分,得到了广泛的应用。然而,由于大多数传感器的工作环境比较恶劣,导致了传感器的故障发生率增高。传感器测量信号的准确可靠是控制系统正常运行的关键因素。因此,本文建立了基于粒子群算法优化的概率神经网络模型对单个传感器进行故障诊断。本文首先介绍了传感器故障的基本原理,针对传感器常见的三种故障,同时考虑到多种故障同时发生的情况,建立了 7种传感器的故障模型。其次,采用故障
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传感器作为数据采集系统的重要组成部分,得到了广泛的应用。然而,由于大多数传感器的工作环境比较恶劣,导致了传感器的故障发生率增高。传感器测量信号的准确可靠是控制系统正常运行的关键因素。因此,本文建立了基于粒子群算法优化的概率神经网络模型对单个传感器进行故障诊断。本文首先介绍了传感器故障的基本原理,针对传感器常见的三种故障,同时考虑到多种故障同时发生的情况,建立了 7种传感器的故障模型。其次,采用故障注入法模拟传感器故障,并基于实验室的传感器设备搭建了传感器故障信号采集平台,采集了传感器的故障信号。再次,结合小波变换在处理非平稳信号对全局特性方面的优越性,以及多尺度排列熵(Multiscale Permutation Entropy,MPE)在多个尺度上对信号的局部特性表示方面的优点,将小波变换(The wavelet transform)和多尺度排列熵的方法结合来提取传感器的故障特征。最后,将6个尺度的排列熵(Permutation Entropy,PE)作为特征值,传感器的故障类型作为输出,建立了概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)与粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的概率神经网络(PSO-PNN)两种传感器故障诊断模型,并利用采集平台采集到的信号对模型进行训练、仿真和检验,对比了两种模型的预测效果。实验结果表明,PSO-PNN的预测准确率明显高于PNN,达到了 96.67%,证明了粒子群算法优化后的概率神经网络进行传感器故障诊断的有效性。
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