一种基于INW-ESN的故障融合预测方法

作者：王浩天; 单甘霖; 孙健; 杨文; 杜亚卿

来源：振动.测试与诊断, 2018, 38(01): 162-213.

DOI：10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2018.01.025

• 故障预测
• 回声状态网络
• Dezert-Smarandache理论
• 液压泵

针对传统方法对液压泵故障预测效果不佳的问题,提出了一种基于改进的Newman-Watts小世界-回声状态网络(improved Newman-Watts-echo state network,简称INW-ESN)的故障融合预测方法。首先,对回声状态网络(echo state network,简称ESN)储备池结构进行优化,建立INW-ESN基础预测模型,并重新定义邻接矩阵元素取值,以改善网络预测性能;其次,在此基础上建立故障融合预测模型,利用Dezert-Smarandache理论(Dezert-Smarandache theory,简称DSmT)将INW-ESN预测信息与液压泵性能退化模型信息进行融合,以提高预测精度;最后,通过对液压泵性能退化试验的应用分析,验证了该方法的有效性。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学