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为解决模拟加栽系统油压信号的识别问题,提出了一种基于核主元分析(K P C A )特征提取和B P 神经网络(B P N N )相结合的模式识别方法.该方法首先采用K P C A 对原始样本数据进行特征提取,然后采用B P N N 构造模式分类器,对工作装置6 种不同工作状态信号进行识别.实验结果验证了该方法的有效性,为同类液压系统的信号特征分析及模式识别提供了参考.