基于概率神经网络的液压缸故障状态的识别

摘要：

设计液压缸泄漏的模拟实验,分别提取压力、位移信号的时域频域组合特征,利用概率神经网络作为故障分类器,对“无泄漏”、“轻微泄漏”、“严重泄漏”三种故障状态进行识别与分类.采用Matlab仿真的方法测试了径向基传播率和训练样本变化时模型的训练效果.

关键词：概率神经网络、液压缸、故障状态识别

所属期刊栏目：27

分类号：TP206.3(自动化技术及设备)

资助基金：2013年度广东省高职教育机电类专业教育教学改革项目jd201303

在线出版日期：2014-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：102-104