典型文献
基于SAE-DBN的联合收割机液压系统运行状态监测
文献摘要：
液压系统是联合收割机重要的组成系统之一,针对收割机液压系统故障特征提取困难以及多种故障场景下的预警准确率低等问题,提出了一种基于堆叠自编码器和深度信念神经网络融合(SAE-DBN)的联合收割机液压系统运行状态监测方法.在SAE-DBN模型训练过程中,依次训练AE层和RBM层并堆叠,分别得到SAE和DBN,再将SAE和DBN进行连接并微调模型参数.将液压系统中关键部位的参数作为SAE-DBN的输入,进行二次特征提取,然后对液压系统的运行状态进行分类.雷沃GM80型联合收割机的作业运行试验表明:基于SAE-DBN联合收割机液压系统运行状态监测的准确率达到了91.88％,与SAE和BP神经网络等方法相比分别提高了3.82％和8.09％,为液压系统故障诊断提供了一种新的思路.
文献关键词：
联合收割机液压系统;运行状态监测;堆叠自编码器;深度信念神经网络;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
姜洪远;杨光友;刘浪;刘威宏
作者机构：
湖北工业大学农机工程研究设计院,湖北武汉 430068;湖北省农机装备智能化工程技术研究中心,湖北武汉 430068
文献出处：
引用格式：
[1]姜洪远;杨光友;刘浪;刘威宏-.基于SAE-DBN的联合收割机液压系统运行状态监测)[J].液压与气动,2022(04):59-70
A类：
联合收割机液压系统,深度信念神经网络,GM80
B类：
SAE,DBN,运行状态监测,系统故障,故障特征提取,故障场景,堆叠自编码器,网络融合,监测方法,模型训练,训练过程,RBM,微调,关键部位,运行试验
AB值：
0.11587
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