【摘要】：液壓缸是工程機械中常用的執(zhí)行元件,內(nèi)泄漏是其常見的故障模式,將嚴(yán)重影響機械系統(tǒng)的工作效率和安全性,及時識別液壓缸內(nèi)泄漏能夠保證液壓缸的安全正常工作。通過小波分解提取液壓缸進(jìn)口壓力信號特征,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立分類器,實現(xiàn)了對液壓缸內(nèi)泄漏的智能識別,分類準(zhǔn)確率高,提高了液壓缸內(nèi)泄漏故障診斷的效率,為實現(xiàn)液壓缸智能狀態(tài)監(jiān)控提供了基礎(chǔ)。
[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.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院;機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51305258) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項目計劃(973計劃)(2013CB035403) 上海市科委項目(1411104600)
【分類號】：TH137.51

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本文編號：2263747