對(duì)于供輸彈系統(tǒng)早期故障信息微弱,難以識(shí)別診斷的問題,提出一種基于信息熵與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的供輸彈系統(tǒng)早期故障診斷的方法。通過合理布置測(cè)點(diǎn)采集供輸彈系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào),經(jīng)自適應(yīng)廣義形態(tài)濾波后提取近似熵、樣本熵為特征參量,分別運(yùn)用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其識(shí)別。結(jié)果顯示:該方法能有效對(duì)供輸彈系統(tǒng)早期故障進(jìn)行診斷,診斷正確率高達(dá)92.13%,且優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果。文中所運(yùn)用的方法在供輸彈系統(tǒng)早期故障診斷中有良好的應(yīng)用。 

【文章來源】：機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2020,36(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

振動(dòng)測(cè)點(diǎn)布置示意圖

近似熵與樣本熵均能反映信號(hào)的復(fù)雜程度,用其來對(duì)供輸彈系統(tǒng)的不同狀態(tài)進(jìn)行表征。截取振動(dòng)測(cè)點(diǎn)3正常工況下60連發(fā)的每一發(fā)、惡化中工況下14發(fā)的每一發(fā)、故障工況下40發(fā)的每一發(fā)信號(hào),進(jìn)行自適應(yīng)廣義形態(tài)學(xué)濾波預(yù)處理,圖4為降噪前后時(shí)域?qū)Ρ葓D。按照近似熵、樣本熵的提取步驟,提取近似熵與樣本熵,由于篇幅限制,這里只隨機(jī)選取每種工況的5發(fā)近似熵、樣本熵進(jìn)行列舉,具體情況如表2所示。▲圖4 降噪前后時(shí)域圖

▲圖3 40連發(fā)射擊實(shí)驗(yàn)時(shí)間間隔統(tǒng)計(jì)圖表2 部分樣本不同工況下近似熵、樣本熵提取情況 工況 樣本序號(hào) 近似熵 樣本熵 正常 1 0.254 9 0.146 7 2 0.248 3 0.140 5 3 0.248 8 0.156 4 4 0.253 4 0.154 0 5 0.254 6 0.147 0 惡化中 1 0.211 9 0.111 0 2 0.209 7 0.114 3 3 0.209 6 0.109 1 4 0.201 8 0.106 9 5 0.208 2 0.115 5 故障 1 0.183 3 0.098 6 2 0.180 9 0.088 2 3 0.182 6 0.091 3 4 0.176 3 0.095 1 5 0.189 1 0.093 2

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]改進(jìn)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用[D]. 劉敏娜.中北大學(xué) 2012
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本文編號(hào)：3279816