基于MSIF-ECACNN的液壓系統(tǒng)故障診斷

摘要： 針對(duì)液壓信號(hào)復(fù)雜且難以準(zhǔn)確識(shí)別的特點(diǎn)，提出一種基于多傳感器信息融合的有效通道注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別對(duì)液壓系統(tǒng)中的液壓泵和蓄能器進(jìn)行故障診斷。該模型采用并行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，針對(duì)流量和壓力傳感器在數(shù)量、采樣頻率上的差異，以及流量和壓力信號(hào)故障時(shí)表現(xiàn)出的不同特點(diǎn)，將多個(gè)壓力和流量傳感器信號(hào)分別輸入卷積核大小不同的一維多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用有效通道注意力調(diào)整特征通道權(quán)重，在全連接層... （共8頁(yè)）