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| 稿件标题： | 基于PSOSESBPNN算法的液压系统故障诊断模型 |
| 稿件作者： | 战欣，刘卓娅 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.04.024 |
| 科学编辑： | 黄景德（吉林大学教授、博导） |
| 栏目名称： | 机械制造与检测技术 |
| 关键词： | 液压系统；故障诊断；反向传播神经网络；一次指数平滑法；粒子群算法；超参数优化 |
| 文章摘要： | 为提高液压系统的故障诊断准确率，分析了液压系统的数据特征，明确了液压系统的数据处理方式及故障类型；以反向传播神经网络（BPNN）算法为基础，采用一次指数平滑法（SES）改进了BPNN算法的梯度优化过程；基于粒子群算法（PSO）对BPNN算法的主要超参数和SES的平滑系数进行了优化，获取了最优超参数模型；以UCI的公共数据对基于PSOSESBPNN算法的液压系统故障诊断模型进行了实验验证。实验结果表明，该模型对有144种故障状态的液压冷却过滤系统的故障诊断准确率为98.06%，诊断性能远高于同类文献研究结果，有助于提高液压系统运行过程的故障诊断效率。 |
| 稿件基金： | 广东省普通高校重大专项资助项目（2020ZDZX2032） |
| 引用本文格式： | 战欣，刘卓娅.基于PSOSESBPNN算法的液压系统故障诊断模型［J］.兵器装备工程学报，2023，44(4)：172-178. ZHAN Xin, LIU Zhuoya.The model for fault diagnosis of hydraulic systems based on the PSOSESBPNN algorithm［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(4)：172-178. |
| 刊期名称： | 2023年04期 |
| 出版时间： | 2023年4月 |
| 上线时间： | 2023年4月28日 |
| 浏览次数： | 2491 |
| 下载次数： | 53 |
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