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基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法

A Service Status Identification Method of Comprehensive Transmission Based on Multi-sensor Data Association

作     者:徐保荣 张金乐 万丽 吴昊阳 王立勇 XU Baorong;ZHANG Jinle;WAN Li;WU Haoyang;WANG Liyong

作者机构:63966部队北京100072 中国北方车辆研究所车辆传动重点实验室北京100072 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 

出 版 物:《兵工学报》 (Acta Armamentarii)

年 卷 期:2024年第45卷第2期

页      面:574-583页

核心收录:

学科分类:080704[工学-流体机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0804[工学-仪器科学与技术] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学基金项目(52175074) 

主  题:综合传动 状态辨识 数据关联 映射模型 

摘      要:针对综合传动装置在恶劣环境下传感器数据跳变、可靠性差,导致依赖单一传感器信息带来的状态判断虚警率高、服役状态难以准确辨识的问题,提出一种基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法。通过时间窗均值关联网络,充分考虑关联传感器数据在各时间段的关联程度,可以有效表征复杂工况下传感器数据的关联关系。在时间窗关联度计算方法的基础上进一步构造了误差反向传播(Back Propagation,BP)数据映射模型,完成对关键传感器数据的映射。采用变分模态分解和样本熵(Variational Mode Decomposition-Sample Entropy,VMD-SE)方法对数据进行预处理;利用所提方法计算各传感器数据间的关联性,选取出相关性高的数据;将相关性高的数据输入构造出的BP数据映射模型进行映射。油压数据的案例验证结果表明,时间窗关联度计算方法能准确地衡量传感器数据间的关联性,BP数据映射模型输出的数据能够良好地表征关键传感器数据,二者结合能够有效提升服役状态判断的准确性。

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