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题名基于1DCNN-GRU的启闭机液压系统故障诊断
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作者
刘英杰
董詠依
刘鹏鹏
葛孟伟
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机构
华北水利水电大学水利学院
水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心
河南省水环境模拟与治理重点实验室
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出处
《现代制造技术与装备》
2024年第4期169-173,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目“基于接力链与质量损益函数的大坝混凝土施工质量控制机理研究”(51709116)
水利部重大科技项目“水工程闸门和启闭机数字孪生与智慧运维关键技术及装备研发”(SKS-2022142)。
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文摘
由于启闭机液压系统内部结构复杂,故障信号不易采集,使用AMESim软件搭建启闭机液压系统仿真模型,构建6种典型故障数据集。基于这些数据集,提出一维卷积神经网络(1 Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)相结合的故障诊断方法,利用1DCNN提取信号数据的空间特征和GRU提取信号数据的时间特征,实现对信号数据空间及时间特征的融合,并对融合特征进行分类识别。
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关键词
启闭机
液压系统
一维卷积神经网络(1DCNN)
门控循环单元(GRU)
特征融合
故障诊断
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Keywords
hoist
hydraulic system
1 Dimensional Convolutional Neural Network(1DCNN)
Gated Recurrent Unit(GRU)
feature fusion
fault diagnosis
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分类号
TV738
[水利工程—水利水电工程]
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