液壓系統(tǒng)因其獨特的特性,在各個領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。液壓設(shè)備的運行安全與狀態(tài)監(jiān)測是生產(chǎn)中的一項重要內(nèi)容。由于液壓系統(tǒng)的所有部件都在封閉油路中工作,故障源的定位比較困難。為了解決這個問題,本文提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的動態(tài)故障診斷方法GRNN模型的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能控制,利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在分布式液壓設(shè)備中各參數(shù)的實時測量和控制,遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)共享、故障信號的采集輸入GRNN模型故障觀察器,檢測閾值,通過實驗?zāi)M準(zhǔn)確診斷系統(tǒng)故障。實驗表明,該方法可以有效地應(yīng)用于過程生產(chǎn)液壓系統(tǒng)中,保證系統(tǒng)的正常運行,降低設(shè)備故障率,提高生產(chǎn)效率。 

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 Introduce
2 Dynamic GRNN model based on Internet of things technology research overall design hydraulic system fault detection
    2.1 Summary of the internet of things
    2.2 Wireless Sensor Network
    2.3 Overall design scheme of the system
    2.4 Data signal acquisition research and design of hydraulic system
    2.5 Experimental study on data transmission in hydraulic system
    2.6 Data transmission performance test
3 Dynamic GRNN neural model theory
    3.1 Generalized regression neural network (GRNN)
    3.2 Dynamic GRNN model structure
4 Hydraulic system fault detection research
    4.1 Build a fault observer for GRNN model
    4.2 Based on the dynamic GRNN model of hydraulic system fault detection research
5 Experimental results and analysis
6 Conclusions


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]厭氧塘污水處理系統(tǒng)液壓故障在線檢測仿真[J]. 李響,崔皓蒙.  計算機(jī)仿真. 2019(01)
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本文編號：3666160