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	DPCA与GA-SVM融合的智能台车液压系统故障诊断
	陈昭明1; 徐泽宇2; 赵迎2
	2020
摘要	针对智能台车液压系统故障原因复杂多样及故障诊断效率低等问题,提出动态主成分分析(DPCA)与遗传算法改进支持向量机(GA-SVM)相结合的液压系统故障诊断方法。首先,采用AMEsim软件建立液压系统仿真模型采集故障数据并进行预处理;然后采用DPCA对故障特征向量进行降维,解除特征间的相关性和缩短训练时间;再运用遗传算法对SVM进行参数优化,将抽取出来的故障特征参数样本输入优化后的SVM中进行训练,获得分类模型,从而实现故障诊断。测试结果表明该方法的效率高于常规PCA-SVM及BP神经网络,为台车设备的维修和保养提供了指导,具有良好的应用价值和前景。
关键词	Hydraulic system fault diagnosis dynamic principal component analysis genetic algorithm support vector machine 液压系统 故障诊断 动态主成分分析 遗传算法 支持向量机
发表期刊	控制工程
ISSN	1671-7848
卷号	27期号:11页码:1980
语种	英语