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设计液压缸泄漏的模拟实验,分别提取压力、位移信号的时域频域组合特征,利用概率神经网络作为故障分类器,对＂无泄漏＂、＂轻微泄漏＂、＂严重泄漏＂三种故障状态进行识别与分类。采用Matlab仿真的方法测试了径向基传播率和训练样本变化时模型的训练效果。
基于概率神经网络的液压缸故障状态的识别
【摘 要】
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设计液压缸泄漏的模拟实验,分别提取压力、位移信号的时域频域组合特征,利用概率神经网络作为故障分类器,对＂无泄漏＂、＂轻微泄漏＂、＂严重泄漏＂三种故障状态进行识别与分类。采用Mat
【机 构】
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东莞职业技术学院机电工程系
【出 处】
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机电产品开发与创新
【发表日期】
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2014年6期
【基金项目】
：
2013年度广东省高职教育机电类专业教育教学改革项目（jd201303）
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