基于多网络模型的工程机械液压系统故障诊断研究

  本文关键词：基于多网络模型的工程机械液压系统故障诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。

提出一种针对工程机械液压系统的多网络模型的故障诊断方法。该网络模型以广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)为基础,引入全局递归的反馈机制,构建动态GRNN模型。该方法首先为多个目标故障建立同等数量的动态GRNN目标故障模型,计算每个目标故障模型的检测阈值;然后,将测试故障样本代入每个目标故障模型中,当其残差平方和在对应阈值范围内即可确定故障类

第 4卷第 4 1期 21 0 0年 8月

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基于多网络模型的工程机械液压系统故障诊断研究 贺湘宇，何清华

(.长沙理工大学汽车与机械工程学院，湖南长沙，4 0 7; 1 10 6 2 .中南大学机电工程学院，湖南长沙，4 0 8) 10 3 摘要：提出一种针对工程机械液压系统的多网络模型的故障诊断方法。网络模型以广义回归神经网络( n rl该 Geea

rges n erl ew r,G NN为基础，引入全局递归的反馈机制，构建动态 GR ersi uan t ok R ) on NN模型。该方法首先为多个目标故障建立同等数量的动态 G NN目标故障模型，计算每个目标故障模型的检测阈值；然后，将测试故障样本 R代入每个目标故障模型中，当其残差平方和在对应阈值范围内即可确定故障类型。实验结果表明：多网络模型的故障诊断方法准确地诊断出 9%以上的系统故障。 5

关键词：液压系统；工程机械；故障诊断；多模型故障诊断；广义回归神经网络中图分类号：T 2 63 P0- 文献标志码：A文章编号：1 7— 2 72 1)4 1 8— 6 6 2 7 0 (0 00— 3 5 0

Fa l i g o i fc n t u to a h ne y h d a lc s s e ba e u td a n sso o s r c i n m c i r y r u i y t m s d o uline wo k o e n m t. t r m d l . H i gy, EQ n—u EX a—u H igh a n (. olg f uo bl adMehncl n ier g C a gh iesyo ineadT c n lg, 1C l e A tmo i n ca iaE g ei, h n sa e o e n n Unv r t f ce c n eh oo y i S Cha s a41 07 Chi; ng h 0 6, na

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n n ie r s se . r t, lil y a i o l a y tm Fi l mu t e d n m c GRNN o e se tb ih d f rmu t l ag t a l n e tt r s o d n sy p m dl wa sa l e o l p e tr e u t a d at s e h l s i f s h f re c y a i o a h d n m c GRNN d l s c mp t d S c n l,t e s m fr sd as s u r s d v l p d t e tmo e’ mo e wa o u e . e o d y h u o e i u l’ q a e wa e e o e o t s d l S

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工程机械作为重要的施工生产装备，在国民经济 发展和基础设施建设中具有重要的地位。液压系统”

械工作环境恶劣，持续工作时间长，负载变动大，液压系统的故障发生频率高。随着液压技术向着高速、高压和大功率方向发展，工程机械液压系统的规 模、功能及其自动化水平日益提高，液压系统的故障

是工程机械的核心部件，针对它的故障诊断与预报技 术一直是工程机械的关键技术之一。一般地，工程机 收稿日期：2 0— 0 2;修回日期：2 0— 2 2 09 1— 1 09 1— 8

基金项目：国家高技术研究发展计划 (“ 6”计划 )目(0 3 A40 O ) 83项 2 oA 32 0;湖南省教育厅科研基金资助项目(9 0 5;长沙理工大学“ 0 C 7)湖湘学者” 资助项目(0 87 2 00 )

通信作者：贺湘宇(94,男，湖南湘潭人，，博士，讲师，从事工程机械智能故障诊断研究；电话：1764 12 - i h x ny@ht it m 17一) 38 19 3￣Ema:ei gu omalo l a .

  本文关键词：基于多网络模型的工程机械液压系统故障诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。