典型文献
时频数据驱动的典型复杂供输机构健康状态软测量方法
文献摘要：
复杂供输机构的运行环境恶劣,传感器采集到的振动信号中含有猛烈冲击、噪声等成分,属于典型的非平稳特征信号,难以直接评估供输机构健康状态.针对上述问题,提出一种基于时频数据驱动的供输机构健康状态软测量方法.利用Morlet小波变换得到振动加速度信号时频图作为输入特征,构建基于深度卷积网络的软测量模型.在深度卷积网络中引入Dropout正则化项,减缓过拟合现象,同时定量分析软测量结果不确定性.复杂供输机构台架试验表明:该方法能够有效区分供输机构健康状态,准确率达到90％,在性能退化阶段,能够定量分析机构退化程度,测量误差在7％左右;与基于均方根值、信息熵及时频图的软测量方法对比分析可知,该方法能够有效提高供输机构健康状态识别精度和性能退化程度测量精度,降低测量结果的不确定性.
文献关键词：
复杂供输机构;健康状态;软测量;时频数据
中图分类号：
作者姓名：
张钢;梁伟阁;佘博;田福庆
作者机构：
海军工程大学 兵器工程学院,湖北 武汉430033;海军大连舰艇学院 导弹与舰炮系, 辽宁 大连116018
文献出处：
引用格式：
[1]张钢;梁伟阁;佘博;田福庆-.时频数据驱动的典型复杂供输机构健康状态软测量方法)[J].兵工学报,2022(04):737-747
A类：
复杂供输机构
B类：
时频数据,软测量方法,运行环境,环境恶劣,振动信号,猛烈,非平稳,平稳特征,特征信号,Morlet,小波变换,振动加速度,加速度信号,时频图,输入特征,深度卷积网络,软测量模型,Dropout,正则化,过拟合,台架试验,性能退化,退化阶段,退化程度,测量误差,均方根值,信息熵,方法对比,健康状态识别,识别精度,测量精度
AB值：
0.319556
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