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基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法

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  • 万方数据
  • 维普
针对综合传动装置在恶劣环境下传感器数据跳变、可靠性差，导致依赖单一传感器信息带来的状态判断虚警率高、服役状态难以准确辨识的问题，提出一种基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法。通过时间窗均值关联网络，充分考虑关联传感器数据在各时间段的关联程度，可以有效表征复杂工况下传感器数据的关联关系。在时间窗关联度计算方法的基础上进一步构造了误差反向传播(Back Propagation，BP)数据映射模型，完成对关键传感器数据的映射。采用变分模态分解和样本熵(Variationa1 Mode Decomposition-Samp1e Entropy，VMD-SE)方法对数据进行预处理;利用所提方法计算各传感器数据间的关联性，选取出相关性高的数据;将相关性高的数据输入构造出的BP数据映射模型进行映射。油压数据的案例验证结果表明，时间窗关联度计算方法能准确地衡量传感器数据间的关联性，BP数据映射模型输出的数据能够良好地表征关键传感器数据，二者结合能够有效提升服役状态判断的准确性。
A Service Status Identification Method of Comprehensive Transmission Based on Multi-sensor Data Association

comprehensive transmissionstatus identificationdata associationmapping model

徐保荣、张金乐、万丽、吴昊阳、王立勇

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63966部队,北京100072

中国北方车辆研究所 车辆传动重点实验室, 北京100072

北京信息科技大学 现代测控技术教育部重点实验室,北京100192

综合传动 状态辨识 数据关联 映射模型

国家自然科学基金

52175074

2024

10.12382/bgxb.2022.0664

兵工学报
中国兵工学会

兵工学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.735
ISSN：1000-1093
年,卷(期)：2024.45(2)
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