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基于深度学习的液压缸寿命预测方法研究

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液压缸的工况错综复杂,为了确保液压缸的正常运行,寿命预测系统采集了大量数据以获悉液压缸的寿命状况.针对液压缸监测信号噪声大、单一分类器分类性能不佳的问题,提出了一种基于深度学习的液压缸寿命预测方法.利用DAE算法对噪声数据进行重构,以完成数据的特征提取;利用BP神经网络对数据中各特征子集进行分别训练构成弱分类器,然后采用Adaboost算法对弱分类器进行加权合并成强分类器以实现数据的特征选择.通过实验验证,提出方法可有效提高液压缸的寿命预测精度.
Research on Life-span Prediction Method of Hydraulic Cylinder Based on Deep Learning

高谦、肖维

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河海大学 南京 210000

深圳大学 深圳 518000

液压缸 数据降噪 分类器 寿命预测

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.01.008

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(1)
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