基于软测量的液压设备状态监测与诊断方法研究
发布时间：2023-01-12 17:28
随着自动化程度的不断提高,液压设备规模与复杂性也日益提高,设备的故障与失效原因也变得更加复杂,因此迫切需要提高系统运行可靠性与安全性的有效方法与措施。通过设备状态监测与诊断技术并综合运用各种故障诊断新技术与新方法,对液压设备运行状态及故障进行实时在线监测及诊断将是提高液压系统运行可靠性与安全性的一种有效手段。为此需要监测液压设备中的过程参数,而有些参数无法或难以直接用传感器或过程检测仪表进行测量,而软测量技术能够有效解决这类问题。 首先,介绍了软测量基本概念和常用的建模方法,利用机理建模的方法分析了液压系统中的齿轮泵—比例溢流阀模型,并利用Simulink对模型进行仿真,为后续研究系统状态监测奠定基础;通过机理分析找到与液压系统含气量有关的辅助变量,而后通过互相关的软测量方法来研究含气量的测量,在此基础上利用RBF神经网络对含气量作定性分析。 其次,研究了应变检测技术在液压系统的应用,并通过实验与常用压力传感器比较,在此基础上利用应变检测技术测量液压系统的压差信号,并结合现代非线性处理技术研究了压差信号与流体管道流动状态的关系。 最后,详细论述了SOM神经网络的...
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 液压设备状态监测与诊断概述
1.1.1 液压设备状态监测与诊断的意义
1.1.2 液压设备状态监测与诊断的发展概况
1.2 软测量技术综述
1.2.1 软测量的概念
1.2.2 软测量的建模方法
1.2.3 软测量技术的应用
1.3 课题来源、论文主要研究内容及创新点
2 齿轮泵—电液比例溢流阀数学模型的建立
2.1 液压动力系统多源诊断信号获取及故障机理分析实验台介绍
2.1.1 实验系统组成及概述
2.1.2 实验台液压系统介绍
2.1.3 数据采集与分析处理系统介绍
2.2 齿轮泵—比例溢流阀的数学模型建立
2.2.1 齿轮泵—比例溢流阀数学模型的建立
2.2.2 模型参数的确定
2.3 实验与仿真分析
2.3.1 实验结果
2.3.2 仿真结果
2.3.3 参数对系统性能的影响分析
2.4 本章小结
3 液压系统含气量软测量方法研究
3.1 油液含气量测量方法简述
3.1.1 含气量的危害
3.1.2 含气量测量方法
3.2 油液含气量软测量模型建立
3.2.1 液压油的体积弹性模量模型建立
3.2.2 液压油体积弹性模量实验测量
3.2.3 数学模型仿真
3.3 实验分析
3.3.1 互相关法
3.3.2 神经网络定性分析法
3.4 本章小结
4 应变检测法在液压设备状态监测与诊断应用研究
4.1 应变检测法原理
4.1.1 电阻应变片和电桥
4.1.2 液压油管应变分析
4.2 应变检测法性能
4.2.1 获取压力信号的组桥方式
4.2.2 应变片测量与电阻式压力传感器比较
4.2.3 三种压力传感器动态特性比较分析
4.3 基于小波分解的管路压差信号的分析
4.3.1 获取压差信号的组桥方式
4.3.2 管路压差信号分析
4.4 本章小结
5 利用神经网络可视化在故障诊断中的研究
5.1 自组织特征映射网络可视化介绍
5.1.1 SOM网络模型与训练算法
5.1.2 SOM网络可视化实现
5.2 利用SOM可视化在液压动力系统故障诊断应用研究
5.3 本章小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于函数型神经网络的机械参数软测量模型研究[J]. 谷立臣,贾永峰. 仪器仪表学报. 2006(06)
[2]基于RBF神经网络的气体流量软测量模型研究[J]. 仝卫国,杨耀权,金秀章. 中国电机工程学报. 2006(01)
[3]基于多神经网络模型的软测量方法及应用[J]. 常玉清,王小刚,王福利. 东北大学学报. 2005(06)
[4]神经网络多模型软测量技术及应用[J]. 高林,顾幸生. 华东理工大学学报. 2004(05)
[5]Kohonen SOFM神经网络及其演化研究[J]. 李宗福,邓琼波,李桓. 计算机工程与设计. 2004(10)
[6]一种用于动态流量软测量系统的神经网络训练方法[J]. 唐勇,王益群,姜万录. 液压与气动. 2004(10)
[7]油液分析故障诊断中的信息融合问题[J]. 万耀青,郑长松,马彪. 机械设计. 2004(09)
[8]软测量思想与软测量技术[J]. 黄凤良. 计量学报. 2004(03)
[9]数学方法在油液监测中的应用[J]. 赵春华,严新平. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2004(03)
[10]液压系统油液污染度评估的加权灰关联分析方法[J]. 顾冰芳,龚烈航,高久好. 润滑与密封. 2004(02)
硕士论文
[1]基于自组织映射的故障诊断方法[D]. 顾一鸣.浙江大学 2006
[2]软测量技术中的变量选择方法研究[D]. 陈渭泉.浙江大学 2004
本文编号：3730206
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 液压设备状态监测与诊断概述
1.1.1 液压设备状态监测与诊断的意义
1.1.2 液压设备状态监测与诊断的发展概况
1.2 软测量技术综述
1.2.1 软测量的概念
1.2.2 软测量的建模方法
1.2.3 软测量技术的应用
1.3 课题来源、论文主要研究内容及创新点
2 齿轮泵—电液比例溢流阀数学模型的建立
2.1 液压动力系统多源诊断信号获取及故障机理分析实验台介绍
2.1.1 实验系统组成及概述
2.1.2 实验台液压系统介绍
2.1.3 数据采集与分析处理系统介绍
2.2 齿轮泵—比例溢流阀的数学模型建立
2.2.1 齿轮泵—比例溢流阀数学模型的建立
2.2.2 模型参数的确定
2.3 实验与仿真分析
2.3.1 实验结果
2.3.2 仿真结果
2.3.3 参数对系统性能的影响分析
2.4 本章小结
3 液压系统含气量软测量方法研究
3.1 油液含气量测量方法简述
3.1.1 含气量的危害
3.1.2 含气量测量方法
3.2 油液含气量软测量模型建立
3.2.1 液压油的体积弹性模量模型建立
3.2.2 液压油体积弹性模量实验测量
3.2.3 数学模型仿真
3.3 实验分析
3.3.1 互相关法
3.3.2 神经网络定性分析法
3.4 本章小结
4 应变检测法在液压设备状态监测与诊断应用研究
4.1 应变检测法原理
4.1.1 电阻应变片和电桥
4.1.2 液压油管应变分析
4.2 应变检测法性能
4.2.1 获取压力信号的组桥方式
4.2.2 应变片测量与电阻式压力传感器比较
4.2.3 三种压力传感器动态特性比较分析
4.3 基于小波分解的管路压差信号的分析
4.3.1 获取压差信号的组桥方式
4.3.2 管路压差信号分析
4.4 本章小结
5 利用神经网络可视化在故障诊断中的研究
5.1 自组织特征映射网络可视化介绍
5.1.1 SOM网络模型与训练算法
5.1.2 SOM网络可视化实现
5.2 利用SOM可视化在液压动力系统故障诊断应用研究
5.3 本章小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于函数型神经网络的机械参数软测量模型研究[J]. 谷立臣,贾永峰. 仪器仪表学报. 2006(06)
[2]基于RBF神经网络的气体流量软测量模型研究[J]. 仝卫国,杨耀权,金秀章. 中国电机工程学报. 2006(01)
[3]基于多神经网络模型的软测量方法及应用[J]. 常玉清,王小刚,王福利. 东北大学学报. 2005(06)
[4]神经网络多模型软测量技术及应用[J]. 高林,顾幸生. 华东理工大学学报. 2004(05)
[5]Kohonen SOFM神经网络及其演化研究[J]. 李宗福,邓琼波,李桓. 计算机工程与设计. 2004(10)
[6]一种用于动态流量软测量系统的神经网络训练方法[J]. 唐勇,王益群,姜万录. 液压与气动. 2004(10)
[7]油液分析故障诊断中的信息融合问题[J]. 万耀青,郑长松,马彪. 机械设计. 2004(09)
[8]软测量思想与软测量技术[J]. 黄凤良. 计量学报. 2004(03)
[9]数学方法在油液监测中的应用[J]. 赵春华,严新平. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2004(03)
[10]液压系统油液污染度评估的加权灰关联分析方法[J]. 顾冰芳,龚烈航,高久好. 润滑与密封. 2004(02)
硕士论文
[1]基于自组织映射的故障诊断方法[D]. 顾一鸣.浙江大学 2006
[2]软测量技术中的变量选择方法研究[D]. 陈渭泉.浙江大学 2004
本文编号：3730206
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jixiegongcheng/3730206.html
