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申请/专利权人：南京理工大学
申请日：2024-07-08
公开（公告）日：2024-10-25
公开（公告）号：CN118839219A
专利技术分类：...与分类模型有关，例如参数或非参数方法[2023.01]
专利摘要：本发明公开了一种EHA复合故障智能解耦诊断方法，包括步骤如下：首先根据EHA的故障类型，利用流量计、压力传感器和光栅尺对液压系统特定位置进行数据采集，获各种健康状态下的多传感器真实运行数据；然后，对采集到的正常、单一故障及复合故障状态的多传感器数据进行切片处理，划分出训练数据集和测试数据集；接着利用训练数据集对构建的最大化聚合注意力卷积胶囊网络进行训练，以扩展损失函数作为损失函数；最后，利用测试数据集对训练好的最大化聚合注意力卷积胶囊网络进行测试，得到EHA复合故障诊断的结果。此外，本发明简单易行，适用于复合故障数据采集成本高昂、单一传感器信息感知有限及故障特征不明显的EHA复合故障解耦与诊断。
专利权项：1.一种电静液作动器复合故障智能解耦诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据电静液作动器的故障类型，通过不同的传感器，采集电静液作动器的相关信号，对采集到的正常状态、单一故障状态及复合故障状态的多传感器相关信号进行切片处理，划分出训练数据集和测试数据集；步骤2：构建最大化聚合注意力卷积胶囊网络，最大化聚合注意力卷积胶囊网络以一维卷积神经网络作为初级特征提取器，利用胶囊网络作为深层特征提取器；然后通过最大化聚合路由算法，将拥有相似特征的主胶囊整合到同一数字胶囊中；最后加入解耦分类层使网络具备输出多种单一故障类型的能力；步骤3：将训练数据集输入到最大化聚合注意力卷积胶囊网络中进行电静液作动器复合故障智能解耦诊断模型的训练，并利用扩展损失函数对网络进行优化，得到训练好的故障诊断模型；步骤4：将测试数据集输入到训练好的故障诊断模型中进行电静液作动器复合故障智能解耦诊断。
百度查询： 南京理工大学 一种电静液作动器复合故障智能解耦诊断方法
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