基于物联网技术的动态GRNN模型的液压系统故障检测研究（英文）

发布时间：2022-07-27 20:56

　　液压系统因其独特的特性,在各个领域有着广泛的应用。液压设备的运行安全与状态监测是生产中的一项重要内容。由于液压系统的所有部件都在封闭油路中工作,故障源的定位比较困难。为了解决这个问题,本文提出了一种基于物联网技术的动态故障诊断方法GRNN模型的基于物联网的智能控制,利用无线传感器网络技术在分布式液压设备中各参数的实时测量和控制,远程数据共享、故障信号的采集输入GRNN模型故障观察器,检测阈值,通过实验模拟准确诊断系统故障。实验表明,该方法可以有效地应用于过程生产液压系统中,保证系统的正常运行,降低设备故障率,提高生产效率。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 Introduce
2 Dynamic GRNN model based on Internet of things technology research overall design hydraulic system fault detection
    2.1 Summary of the internet of things
    2.2 Wireless Sensor Network
    2.3 Overall design scheme of the system
    2.4 Data signal acquisition research and design of hydraulic system
    2.5 Experimental study on data transmission in hydraulic system
    2.6 Data transmission performance test
3 Dynamic GRNN neural model theory
    3.1 Generalized regression neural network (GRNN)
    3.2 Dynamic GRNN model structure
4 Hydraulic system fault detection research
    4.1 Build a fault observer for GRNN model
    4.2 Based on the dynamic GRNN model of hydraulic system fault detection research
5 Experimental results and analysis
6 Conclusions


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SimHydraulics的某飞机起落架液压系统建模与故障仿真[J]. 王强,刘玉科.  液压与气动. 2020(04)
[2]基于AMESim的电/气比例压力阀仿真与试验[J]. 张伟,李淳潮,李志远,尚尧.  液压与气动. 2020(03)
[3]厌氧塘污水处理系统液压故障在线检测仿真[J]. 李响,崔皓蒙.  计算机仿真. 2019(01)
[4]基于物联网的变电设备故障诊断研究[J]. 张超,孟梦.  自动化与仪器仪表. 2018(05)
[5]基于GRNN观测器的液压作动器系统自适应故障检测[J]. 周博,吕琛,王轩,田野,秦维力.  南京理工大学学报. 2016(02)
[6]基于Web的工业污水处理远程监控系统[J]. 张修建,靳硕,赵茜,关新平,梁振虎.  系统仿真学报. 2012(05)
[7]基于多网络模型的工程机械液压系统故障诊断研究[J]. 贺湘宇,何清华.  中南大学学报(自然科学版). 2010(04)



本文编号：3666160