Resumen

Jugando un papel importante en los sistemas electromecánicos, el sistema servo hidráulico es crucial para sistemas mecánicos como maquinaria de ingeniería, maquinaria metalúrgica, barcos y otros equipos. El diagnóstico de fallas basado en la monitorización y señales sensoriales juega un papel importante en la prevención de accidentes catastróficos y enormes pérdidas económicas. Este estudio presenta un esquema de diagnóstico de fallas para el sistema servo hidráulico utilizando el método ReliefF basado en subespacios aleatorios comprimidos (CRSR). Desde el punto de vista de la selección de características, el esquema utiliza el método CRSR para determinar la combinación de características más estable que contenga la información más adecuada simultáneamente. Basado en la estructura de selección de características de ReliefF, CRSR emplea reglas de integración de características en el dominio comprimido. Mientras tanto, CRSR sustituye la entropía de información y la pertenencia difusa por el índice tradicional de medición de distancia. El método CRSR prop

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Rol; Sistema servo hidráulico; Diagnóstico de fallas; Subespacio aleatorio comprimido; Método ReliefF; Selección de características
• Keywords:Role; Hydraulic servo system; Fault diagnosis; Compressed random subspace; ReliefF method; Feature selection