本文選題：液壓缸　切入點：內(nèi)泄漏　出處：《武漢理工大學》2012年碩士論文

【摘要】：液壓系統(tǒng)因其結構輕巧、運行平穩(wěn)、容易實現(xiàn)無極調(diào)速、遠距離操縱等優(yōu)勢被廣泛應用于各工程領域,在眾多設備中起著關鍵的控制、驅動等作用。及時準確地對液壓系統(tǒng)實施故障診斷,保證其正常運行,對提高生產(chǎn)效率,降低維護成本以及減少不必要的經(jīng)濟損失有著重要的意義。液壓缸作為液壓系統(tǒng)的執(zhí)行元件,如果出現(xiàn)故障將直接影響液壓系統(tǒng)甚至整機的正常運作。 本文以液壓缸為對象,在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行分析的基礎上,將信息融合技術應用于液壓缸的內(nèi)泄漏故障診斷,充分利用各個傳感器之間包含的冗余和互補信息,提高系統(tǒng)決策的準確性和魯棒性。本文首先介紹了液壓缸內(nèi)泄漏的失效機理,結合專門設計的液壓缸內(nèi)泄漏故障模擬實驗臺,介紹了包括其中的硬件選擇、數(shù)據(jù)采集程序的編寫等在內(nèi)的故障信息獲取的具體實現(xiàn)過程。在獲取所需的故障信息后,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的信息融合診斷方法,在液壓缸內(nèi)泄漏上進行了驗證。通過對融合后的結果分析發(fā)現(xiàn),由于不確定因素的影響,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡信息融合應用于液壓缸內(nèi)泄漏故障診斷時存在一定的不足；而D-S證據(jù)理論在處理不確定知識方面存在的優(yōu)勢恰好能夠彌補這一不足,但還不能實現(xiàn)完全診斷。論文在對以上兩種方法有所探索的基礎上提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡與D-S證據(jù)理論相結合的綜合診斷方法,并驗證了這種方法的有效性,為液壓缸故障診斷確診率的提高提供了一條有效途徑。
[Abstract]:Hydraulic system is widely used in various engineering fields because of its advantages of light structure, stable operation, easy to realize pole free speed regulation and remote control, and plays a key role in the control of many equipments. Driving and other functions. Timely and accurate fault diagnosis of hydraulic system, to ensure its normal operation, to improve production efficiency, It is of great significance to reduce the maintenance cost and reduce the unnecessary economic loss. As an executive component of hydraulic system, the failure of hydraulic cylinder will directly affect the normal operation of hydraulic system or even the whole machine. Based on the analysis of domestic and foreign research status, this paper applies the information fusion technology to the diagnosis of internal leakage fault of hydraulic cylinder, and makes full use of the redundant and complementary information contained in each sensor. Firstly, the failure mechanism of hydraulic cylinder leakage is introduced in this paper. Combined with the specially designed hydraulic cylinder leakage simulation test bench, the hardware selection is introduced. After obtaining the needed fault information, the information fusion diagnosis method based on BP neural network is put forward. Through the analysis of the results after fusion, it is found that BP neural network information fusion in hydraulic cylinder leakage fault diagnosis has some shortcomings because of the influence of uncertain factors. The advantage of D-S evidence theory in dealing with uncertain knowledge can make up for this deficiency. On the basis of the above two methods, a comprehensive diagnosis method based on BP neural network and D-S evidence theory is put forward, and the validity of this method is verified. It provides an effective way to improve the diagnosis rate of hydraulic cylinder fault diagnosis.
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH137.51

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