基于LSTM-CNN特征提取和PSO-KNN分類的自動抓梁液壓系統(tǒng)故障診斷

摘要： 針對自動抓梁液壓系統(tǒng)故障診斷正確率低、深層特征提取困難的問題，提出一種基于長短期記憶卷積(LSTM-CNN)特征提取網(wǎng)絡和粒子群優(yōu)化K最近鄰(PSO-KNN)結合的自動抓梁液壓系統(tǒng)故障診斷模型。以自動抓梁液壓系統(tǒng)關鍵節(jié)點壓力信息為輸入，采用LSTM提取一維特征與CNN提取的二維特征融合，采用優(yōu)化后的KNN模型對提取的特征進行故障分類?；谡鎸崝?shù)據(jù)搭建AMESim自動抓梁模型進行... （共5頁）

液壓自動抓梁 LSTM-CNN PSO-KNN 故障診斷