基于1DCNN-GRU的启闭机液压系统故障诊断

简介

由于启闭机液压系统内部结构复杂,故障信号不易采集,使用AMESim软件搭建启闭机液压系统仿真模型,构建6种典型故障数据集。基于这些数据集,提出一维卷积神经网络(1 Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)相结合的故障诊断方法,利用1DCNN提取信号数据的空间特征和GRU提取信号数据的时间特征,实现对信号数据空间及时间特征的融合,并对融合特征进行分类识别。