【摘 要】
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针对液压泵退化特征维数高、预测效果不佳的问题,提出了一种基于关联熵融合与改进ESN的故障预测方法。以关联熵为基础,构建特征层级融合算法,以充分利用所提取的退化特征信息
【机 构】
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61716部队,陆军工程大学,石家庄铁道大学,中国洛阳电子装备试验中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51305454)
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针对液压泵退化特征维数高、预测效果不佳的问题,提出了一种基于关联熵融合与改进ESN的故障预测方法。以关联熵为基础,构建特征层级融合算法,以充分利用所提取的退化特征信息,在提高特征简洁度的基础上,进一步改善预测特征性能;在此基础上,对ESN储备池结构进行优化,重新定义邻接矩阵元素取值,建立改进的ESN预测模型,以改善网络的泛化能力,提高预测精度。通过对液压泵性能退化试验的应用分析,验证了该方法的有效性。
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