TY -的A2 Ragulskis Minvydas盟——刘,红煤盟——京Jiayao AU - Ma,剑PY - 2018 DA - 2018/08/01 TI -机电执行器故障诊断基于VMD多重分形去趋势波动分析和并通过SP - 9154682六世- 2018 AB -机电致动器(复合)作为驱动设备越来越广泛使用的飞机和直升机的飞行控制系统。复合的可靠性是至关重要的,因为它会导致严重的事故如果复合故障的发生,所以它是重要的检测和诊断故障的及时教育津贴。然而,复合经常在现实环境中,变量条件下运行和复合振动信号的非线性和非平稳的,很难有效地实现故障诊断。本文提出了一种故障诊断方法基于变分模态分解的机电作动器(VMD)多重分形去趋势波动分析(MFDFA)和概率神经网络(并)。首先,振动信号被VMD分解成一些固有模式函数(货币)。第二,多重分形特征提取隐藏在首先通过使用MFDFA,和广义赫斯特指数被选为特征向量。然后,介绍了主成分分析(PCA)提取的特征向量的实现降维。最后,概率神经网络(并)是利用故障模式分类。实验结果表明,该方法可以有效地实现故障诊断的复合即使在羞怯的工作条件。同时,本文提出方法的诊断性能的优势,EMD-MFDFA特征提取的方法。 SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2018/9154682 DO - 10.1155/2018/9154682 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -