本文選題：濕式離合器 + 故障診斷��； 參考：《中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)》2016年10期

【摘要】：提出一種針對(duì)液壓機(jī)械無(wú)級(jí)變速箱離合器液壓系統(tǒng)的故障診斷方法。首先,試驗(yàn)得到87組壓力數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;而后,通過(guò)隨機(jī)抽取的方法得到訓(xùn)練樣本集與測(cè)試樣本集,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行訓(xùn)練并得到故障判別模型,使用該模型對(duì)隨機(jī)樣本集進(jìn)行分類測(cè)試;最后,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇方法對(duì)所得分類模型進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),并對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多值分類作了比較研究。結(jié)果顯示:BP二值分類方法對(duì)正常及4種典型故障模式的平均識(shí)別率分別為98.89%、99.78%、99.78%、99.11%、99.78%;BP多值分類方法對(duì)5種典型油路狀態(tài)模式的平均識(shí)別率分別為97.11%、99.78%、99.33%、99.56%、100%;正常模式、活塞卡住、密封圈損壞、油道阻塞與密封不嚴(yán)分別可約簡(jiǎn)3、4、3、3、3個(gè)樣本屬性。該結(jié)果表明:換段期間的油壓波動(dòng)與各故障模式之間存在特異性關(guān)聯(lián),可通過(guò)BP網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行模式分類,但該方法對(duì)于組合故障判別無(wú)效,還有待進(jìn)一步研究。
[Abstract]:A fault diagnosis method for hydraulic system of continuously variable gear box clutch of hydraulic machinery is presented. First, 87 groups of pressure data were obtained and preprocessed, then, the training sample set and test sample set were obtained by random sampling method, and the training sample set was trained based on BP neural network and the fault discrimination model was obtained. The model is used to classify the random sample set. Finally, the attribute reduction of the classification model based on the neural network feature selection method is carried out, and the multi-value classification of BP neural network is compared and studied. The results show that the average recognition rate for normal and four typical fault modes is 98.89 and 98.89 for normal and four typical fault modes respectively. The average recognition rate of BP multivalue classification method for five typical oil path state modes is 97.111,99.780.The average recognition rate of the BP multi-value classification method for five typical oil path state modes is 97.111,99.780.99.5699.33100, respectively; in normal mode, the piston clamps, the sealing rings are damaged, Oil channel obstruction and loose sealing can be reduced by 3 / 4 / 3 / 3 and 3 / 3 sample attributes, respectively. The results show that there is a specific correlation between oil pressure fluctuation and each fault mode during the period of change, which can be classified by BP neural network method, but this method has no effect on combined fault identification, which needs further study.
【作者單位】： 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所;
【分類號(hào)】：S219.07

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