基于BP神经网络的液压缸内泄漏诊断

发布时间：2018-10-11 09:46

【摘要】：液压缸是工程机械中常用的执行元件,内泄漏是其常见的故障模式,将严重影响机械系统的工作效率和安全性,及时识别液压缸内泄漏能够保证液压缸的安全正常工作。通过小波分解提取液压缸进口压力信号特征,利用BP神经网络建立分类器,实现了对液压缸内泄漏的智能识别,分类准确率高,提高了液压缸内泄漏故障诊断的效率,为实现液压缸智能状态监控提供了基础。
[Abstract]:Hydraulic cylinder is a commonly used actuator in construction machinery, internal leakage is a common fault mode, it will seriously affect the working efficiency and safety of mechanical system, timely identification of hydraulic cylinder leakage can ensure the safe and normal operation of hydraulic cylinder. The characteristics of inlet pressure signal of hydraulic cylinder are extracted by wavelet decomposition, and the classifier is established by using BP neural network. The intelligent recognition of hydraulic cylinder leakage is realized, and the classification accuracy is high, and the efficiency of fault diagnosis of hydraulic cylinder leakage is improved. It provides the basis for the intelligent monitoring of hydraulic cylinder.
【作者单位】： 上海交通大学机械与动力工程学院;机械系统与振动国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(51305258) 国家重点基础研究发展规划项目计划(973计划)(2013CB035403) 上海市科委项目(1411104600)
【分类号】：TH137.51

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