[发明专利]基于多模态同源特征和XGBoost模型的电静液作动器故障识别方法有效
| 申请号： | 202110431264.2 | 申请日： | 2021-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN113191232B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 丁建军;贺梓洲;仙丹;刘阳鹏;李涛;白杨 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/24;G06F18/2431;G01D21/02;F04B17/03;F04B51/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明基于多模态同源特征和XGBoost模型的电静液作动器故障识别方法，该方法首先对大数据时代采集到的电静液作动器振动信号、压力信号与电流信号进行数据集切分构建原始样本集，并对其划分训练集和测试集；其次对样本集数据分别提取多模态同源特征，即时域模态、频域模态、小波包模态和改进希尔伯特黄模态，最终构建得到更具鲁棒性的高维特征向量，进而利用XGBoost模型结合高维多模态同源特征与XGBoost模型，在训练集上进行XGBoost模型超参数n |
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| 搜索关键词： | 基于 多模态 同源 特征 xgboost 模型 电静液作动器 故障 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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