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申请/专利权人：太原科技大学
摘要：本发明公开了一种基于粗糙集和径向基神经网络的柱塞泵故障诊断方法，属于机械设备故障诊断技术领域。该方法包括：采集柱塞泵运行信号，并进行时频域和归一化处理，运用粗糙集提取信号特征，建立粗糙集‑径向基神经网络模型，使用该模型对导入的故障数据进行诊断，实现柱塞泵故障分类、识别和诊断。本发明针对柱塞泵故障类型复杂多样和故障数据冗余，导致故障诊断困难的问题，高效挖掘数据隐含信息，运用故障关键特征和故障分类规则优化网络结构，提升训练速度，提高柱塞泵的故障诊断准确率，为柱塞泵故障诊断提供一种新的思路。
主权项：1.一种基于粗糙集和径向基神经网络的柱塞泵故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：柱塞泵信号的采集：采集柱塞泵端盖、泵体和出油口的多通道振动信号，以及出油口温度、压力和流量信号；S2：柱塞泵故障信号处理：对多通道振动信号进行降噪处理和时频域处理，并对降噪处理和时频域处理的信号、振动信号、温度信号、压力信号和流量信号进行归一化处理；S3：粗糙集提取信号特征：建立原始故障信息表，对采集的信息预处理；运用粗糙集理论数据等距离散，去除冗余故障征兆，提取最简属性和故障分类规则；S4：建立粗糙集-径向基神经网络模型：运用粗糙集得到的最简属性和状态分类规则初始化径向基神经网络的参数，构建粗糙集-径向基神经网络模型；S5：故障分类、识别和诊断：使用粗糙集-径向基神经网络模型对导入的故障数据进行诊断，故障分类、识别，并对诊断准确率、灵敏度进行分析，得出结论。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原科技大学 一种基于粗糙集和径向基神经网络的柱塞泵故障诊断方法
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