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基于LSTM-CNN特征提取和PSO-KNN分類的自動(dòng)抓梁液壓系統(tǒng)故障診斷

機(jī)床與液壓 頁數(shù)： 5 2024-09-28
摘要： 針對(duì)自動(dòng)抓梁液壓系統(tǒng)故障診斷正確率低、深層特征提取困難的問題，提出一種基于長短期記憶卷積(LSTM-CNN)特征提取網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化K最近鄰(PSO-KNN)結(jié)合的自動(dòng)抓梁液壓系統(tǒng)故障診斷模型。以自動(dòng)抓梁液壓系統(tǒng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)壓力信息為輸入，采用LSTM提取一維特征與CNN提取的二維特征融合，采用優(yōu)化后的KNN模型對(duì)提取的特征進(jìn)行故障分類。基于真實(shí)數(shù)據(jù)搭建AMESim自動(dòng)抓梁模型進(jìn)行... （共5頁）

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