【摘 要】
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液压系统是通过液压增强作用力的系统,可用于动力传动和控制系统中,随着工业发展液压系统在各个领域中应用日益广泛,因此加强对液压系统安全运行的保障也日益重要。但由于液压系统趋向专业化和多样化,导致其结构组成越来越复杂,从而增加液压系统部件异常识别的难度。针对液压系统结构组成复杂、难以进行机理建模分析的特点,使用基于数据驱动的方法从系统整体的角度进行研究,研究内容分为特征工程、模型训练、软件实现三个部分
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液压系统是通过液压增强作用力的系统,可用于动力传动和控制系统中,随着工业发展液压系统在各个领域中应用日益广泛,因此加强对液压系统安全运行的保障也日益重要。但由于液压系统趋向专业化和多样化,导致其结构组成越来越复杂,从而增加液压系统部件异常识别的难度。针对液压系统结构组成复杂、难以进行机理建模分析的特点,使用基于数据驱动的方法从系统整体的角度进行研究,研究内容分为特征工程、模型训练、软件实现三个部分。其中特征工程对数据进行处理并提取与各个部件相关特征;模型训练使用集成学习算法训练部件异常状态识别模型;软件实现则是开发液压系统状态监测软件系统并将研究内容进行应用层面的测试验证。本文具体研究内容如下:在特征工程部分,首先对多元时间序列数据统一提取描述数据信息的统计特征,对数据结构进行降维处理并构建备选特征库,再针对每个部件使用特征选择法筛选相关特征,以此避免对部件逐一分析提升特征选择的效率。在具体的特征选择方法上,使用基于双向启发式搜索策略的Wrapper式特征选择法以挖掘多个特征组合之间的关联关系,同时引入SA优化算法解决启发式搜索容易陷入局部最优的问题,再使用CART算法的特征评价指标优化基于SA优化的特征选择过程,由此提出用于优化特征选择的CART-SA算法,并用CART-SA优化的特征选择算法用于液压系统部件特征选择上,筛选出部件的相关特征。在模型训练部分,使用Light GBM集成学习算法对部件相关特征进行训练液压系统部件异常状态识别模型,并使用BO算法优化训练使用的超参数。其中使用SMAC模型取代常规BO算法中的高斯过程代理模型,以解决离散的优化标不适用该算法的问题。将BO-SMAC算法用于优化各个部件的异常识别模型的超参数,并将优化后的超参数作为Light GBM的配置训练各个部件的异常状态识别模型。在软件开发部分,将各个部件异常状态识别模型集成到软件功能中,同时根据使用需求拓展设计其他相关业务功能,形成完整的液压系统状态监测软件的研发方案,并针对测试液压系统对象完成软件系统的验证开发,为软件实际应用提供方案说明及技术支持。
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