【摘要】：部分斷面掘進機作為現(xiàn)代化煤礦掘進的主力機械,液壓系統(tǒng)構(gòu)成復(fù)雜,易在惡劣的工作環(huán)境中發(fā)生液壓泵損壞、液壓馬達噪聲過大、單向閥泄漏等故障,但是,這些故障特征之間存在較強的關(guān)聯(lián)性,且故障之前不存在準確的區(qū)分標準,傳統(tǒng)的診斷方法沒有利用這種關(guān)聯(lián)判斷故障,僅以簡單閥值理論進行判斷,難以滿足智能診斷要求。為此提出一種采用模糊理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的診斷方法,通過模糊理論對故障關(guān)聯(lián)性產(chǎn)生的模糊性進行判斷,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分析,以柱塞泵為例建立部分斷面掘進機液壓系統(tǒng)故障診斷的模型,對液壓泵的故障狀態(tài)進行診斷。與標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型診斷方法對比研究表明,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂速度快,精度高,更適用于部分斷面掘進機液壓系統(tǒng)的故障診斷。
[Abstract]:As the main machinery of modern coal mine excavation, some cross-section tunneling machines have complex hydraulic system, which is easy to cause damage of hydraulic pump, excessive noise of hydraulic motor, leakage of one-way valve and so on in harsh working environment. There is a strong correlation between these fault features, and there is no accurate distinction standard before the fault. The traditional diagnosis method does not use this correlation to judge the fault, but only by the simple threshold theory, so it is difficult to meet the requirements of intelligent diagnosis. Therefore, a diagnosis method based on the combination of fuzzy theory and BP neural network is put forward. Fuzzy theory is used to judge the fuzziness of fault correlation, and then BP neural network is used to analyze it. Taking plunger pump as an example, the fault diagnosis model of hydraulic system of partial cross-section tunneling machine is established, and the fault state of hydraulic pump is diagnosed. Compared with the standard BP neural network model diagnosis method, the fuzzy neural network model has the advantages of fast convergence speed and high precision, which is more suitable for fault diagnosis of hydraulic system of some cross-section roadheader.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;
【分類號】：TD421.5

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本文編號：2448878