基于MIBBPSO-SDAE的液压系统故障诊断

简介

为了监测液压系统的故障状态,需要安装多种传感器,采集的数据庞大且复杂,通过多特征计算可以得到多种特征。为了使诊断更加准确,提出一种MIBBPSO-SDAE的故障诊断方法。基于互信息的粒子群(MIBBPSO)特征选择方法以及标签相关性的蜂群初始化策略,利用特征和类标签之间的相关性来加速收敛;利用2个局部搜索算子增强算法的利用性能;使用一种自适应翻转变异算子找出最优的特征子集。然后将筛选出的特征子集进行数据融合,输入到经过训练的堆叠降噪自编码器(SDAE)的模型中进行故障诊断。结果表明MIBBPSO-SDAE方法对柱塞泵、冷却器、节流阀以及蓄能器4种元件的诊断准确率分别为99.5%、100%、96.52%和98.1%,能够较准确地识别故障类型。