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基于DBSCAN与BP神经网络的轮速传感器故障诊断研究
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作者 郭箤 田锦明 +5 位作者 张军 谢春旭 纪林海 何胜 田昊东 姚林燃 《工业仪表与自动化装置》 2024年第6期99-103,共5页
针对工业生产时轮速传感器性能测试数据过多,难以对其故障类型进行识别的问题,设计了基于DBSCAN与BP神经网络的轮速传感器故障诊断方法。首先,根据轮速传感器工作原理以及实际测试数据分析了轮数传感器故障类型以及对应的故障数据。然后... 针对工业生产时轮速传感器性能测试数据过多,难以对其故障类型进行识别的问题,设计了基于DBSCAN与BP神经网络的轮速传感器故障诊断方法。首先,根据轮速传感器工作原理以及实际测试数据分析了轮数传感器故障类型以及对应的故障数据。然后,利用DBSCAN对轮速传感器的性能测试数据进行异常值检测,同时建立BP神经网络进行训练及测试,用于对异常值对应的故障类型进行诊断与分类,并将BP神经网络与GRNN神经网络以及PNN神经网络的故障诊断速度以及准确率进行对比。实验结果显示:针对轮速传感器故障类型检测BP神经网络的速度及准确率有明显优势,该文设计的轮速传感器故障检测算法能够准确的从测试数据中提取故障数据并进行故障诊断。 展开更多
关键词 轮速传感器 故障诊断 DBSCAN BP神经网络
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