【摘 要】
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针对电静压伺服作动器(EHA)的油滤堵塞故障,提出利用可调式球头油堵预置不同程度的油滤堵塞工况进行数据采集,并在传统自组织映射神经网络(SOM)的基础上,引入主成分分析(PCA)
【机 构】
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浙江理工大学浙江省机电产品可靠性技术研究重点实验室,北京精密机电控制设备研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(51975535),NSFC-浙江两化融合项目(U1709210),浙江省重点研发计划(2019C03108)
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针对电静压伺服作动器(EHA)的油滤堵塞故障,提出利用可调式球头油堵预置不同程度的油滤堵塞工况进行数据采集,并在传统自组织映射神经网络(SOM)的基础上,引入主成分分析(PCA)法,利用各元主成分贡献率对神经元竞争域值各维系数进行修订,提出了改进PCA-SOM神经网络对系统堵塞状态进行判识。研究结果表明,与传统SOM神经网络和PCA-SOM神经网络相比,改进PCA-SOM神经网络在提高聚类效果的同时,提高了模型的准确率和训练速度,在EHA的油滤堵塞故障诊断中有更好的适用性。
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