發(fā)布時間：2024-02-15 07:04

　　為了研究液壓馬達可能出現(xiàn)內(nèi)泄漏故障,并對液壓馬達狀態(tài)進行預(yù)測性監(jiān)控。通過建立液壓馬達內(nèi)泄漏故障試驗平臺,獲得液壓馬達內(nèi)泄漏的故障數(shù)據(jù)。在MATLAB中建立基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)測模型,將實驗數(shù)據(jù)用于模型的訓(xùn)練以及預(yù)測結(jié)果的驗證。對預(yù)測結(jié)果進行分析后,討論了不同數(shù)量樣本用于模型訓(xùn)練對故障預(yù)測精度的影響。在分析過程中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)波動較大的地方,相對誤差較大。研究后發(fā)現(xiàn),通過將實驗數(shù)據(jù)進行擬合后,用相同的模型進行訓(xùn)練和預(yù)測,討論了擬合后不同數(shù)量樣本的預(yù)測模型精度與擬合前的差別。結(jié)果表明:雖然模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)數(shù)量越大,預(yù)測的精度越高,但數(shù)據(jù)擬合后只需將較少的數(shù)據(jù)用于建模,預(yù)測就能達到較高的精度,為小數(shù)據(jù)樣本進行故障分析提供了參考。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 Introduction
2 Fault prediction based on fuzzy neural network
    2.1 T-S fuzzy model
    2.2 T-S fuzzy neural network operation process
    2.3 Failure prediction
3 Analysis of prediction results
4 Analysis of prediction results after da-ta fitting
5 Conclusions



本文編號：3899422