基于神经网络的阀控液压缸系统故障诊断

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针对无法对阀控液压缸系统中的液压元件进行实时故障监测及诊断的问题。论文通过传感器采集系统信号并结合神经网络的方法,对液压缸不同类型的泄漏故障和双喷嘴挡板伺服伺早期单喷嘴堵塞故障进行实时故障诊断。论文主要研究如下:1、分析液压缸和双喷嘴挡板伺服阀的故障机理,设计了一种液压系统故障模拟方法,通过液压缸结构设计并外接元件方法实现液压缸不同程度的内、外泄漏故障模拟。通过传感器采集液压缸的压力信号及活塞杆位移信号,确定具有代表性的故障特征并提取相应的特征值作为故障样本后通过BP神经网络学习算法进行学习训练,并利用部分样本作为检测数据验证了其可行性。结果表明该BP神经网络能准确分别系统的内、外泄漏故障,达到故障诊断目的。2、运用液压机械系统建模仿真软件AMESim建立双喷嘴挡板伺服阀控对称液压缸位置伺服系统仿真模型,通过将仿真所得的液压缸内、外泄漏时对应活塞杆的位移曲线和液压缸左腔压力曲线与实验所得的对应曲线进行对比,发现随着故障程度的加剧,仿真和实验所得的曲线变化趋势基本相同,同时模拟了双喷嘴挡板伺服阀的单喷嘴堵塞故障,所得伺服阀在无输入信号状态下的状态参数与理论推导相吻合,验证了仿真模型的可靠性。3、利用表征学习的概念对双喷嘴挡板伺服阀早期单喷嘴堵塞故障进行诊断。设计一种神经网络来找到一种非线性映射关系,通过该神经网络将原始数据转换到另一个更容易分类的空间中。通过对数据点形成的数据簇的轮廓系数进行评估,表明数据点的聚类效果良好。通过BP神经网络分别对原始数据和新数据进行故障诊断,结果表明故障诊断的准确率大大提高。图52表9参74
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