内容介绍
中文摘要：
目的：通过研究提出一种自适应融合多传感器信息的故障诊断方法，以解决故障信息不足和冗余问题。
创新点：1.异构传感器信息融合方法增强了特征集的故障表达能力，从而可以表征多种故障类型（电磁故障和机械故障；2.个性化加权方法（熵权法和注意力机制的使用）增强了有效信号，削弱了干扰源；3.提出了一种多样化的特征提取方法，获取的多维特征集具有健壮完整的健康信息。
方法：1.通过多类型传感器信息融合，获取丰富的故障信息；2.基于熵权法、注意力机制自适应选择故障敏感故障特征。
结论：1.所提方法为液压换向阀内部故障诊断提供了技术支持，其最高平均准确率可以达到99.82%；2.采用该方法在液压换向阀多传感器信息融合过程中具有自适应性，既能充分利用故障类别的敏感信息，又有助于减少冗余信息的干扰。
关键词组：
液压换向阀；内部故障诊断；加权多维特征；多传感器信息融合
Jin-chuan SHI, Yan REN, He-sheng TANG, Jia-wei XIANG
Jin-chuan SHI, Yan REN, He-sheng TANG, Jia-wei XIANG. 2022. Hydraulic directional valve fault diagnosis using a weighted adaptive fusion of multi-dimensional features of a multi-sensor. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A (Applied Physics & Engineering) , 23(4):257-271.
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