【摘 要】
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目的：通过研究提出一种自适应融合多传感器信息的故障诊断方法，以解决故障信息不足和冗余问题。创新点：1.异构传感器信息融合方法增强了特征集的故障表达能力，从而可以表征多种故障类型(电磁故障和机械故障；2.个性化加权方法（熵权法和注意力机制的使用）增强了有效信号，削弱了干扰源；3.提出了一种多样化的特征提取方法，获取的多维特征集具有健壮完整的健康信息。方法：1.通过多类型传感器信息融合，获取丰富的故障
【机 构】
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Journal of Zhejiang University-Science A（Applied Physics ＆ Engineering）
【基金项目】
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supported by the National Natural Science Foundation of China （Nos. 51805376 and U1709208）； the Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China （Nos. LY20E050028 and LD21E0500
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目的：通过研究提出一种自适应融合多传感器信息的故障诊断方法，以解决故障信息不足和冗余问题。创新点：1.异构传感器信息融合方法增强了特征集的故障表达能力，从而可以表征多种故障类型(电磁故障和机械故障；2.个性化加权方法（熵权法和注意力机制的使用）增强了有效信号，削弱了干扰源；3.提出了一种多样化的特征提取方法，获取的多维特征集具有健壮完整的健康信息。方法：1.通过多类型传感器信息融合，获取丰富的故障信息；2.基于熵权法、注意力机制自适应选择故障敏感故障特征。结论：1.所提方法为液压换向阀内部故障诊断提供了技术支持，其最高平均准确率可以达到99.82%;2.采用该方法在液压换向阀多传感器信息融合过程中具有自适应性，既能充分利用故障类别的敏感信息，又有助于减少冗余信息的干扰。
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