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《太原科技大学》 2012年
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基于EMD和Elman网络的液压系统故障诊断技术研究

张晓宇  
【摘要】:工程机械广泛应用在各个行业的工程项目建设之中,自动化程度提高的同时也增加了设备维护的难度,复杂的维护工艺和维修技术促使故障诊断技术迅速发展起来。在信息处理技术和远程通信技术日益成熟的今天,远程故障诊断系统能做到对野外作业的工程机械进行实时监测,预测、诊断和排除故障,保障机器的正常运转,能够更加及时有效地解决传统故障诊断方法不能解决的复杂问题,因此智能故障诊断技术的研究具有理论意义和应用空间。 论文主要针对远程故障诊断系统中的智能故障诊断技术开展研究,总结和分析了目前广泛应用的智能诊断方法,采用基于神经网络的故障诊断模型对工程机械的液压系统典型故障类型进行诊断。选取压力、温度、流量和振动信号作为故障诊断的参数,根据各个参数的特点做出不同的预处理,即对压力、温度、流量这类显性信号进行了归一化处理,对振动信号采用小波分析法降噪,并用基于灰度预测和镜像延拓的经验模态分解法提取故障特征向量。经过预处理的四种信号作为神经网络的输入,对故障类型进行诊断。 为了提高神经网络模型的计算能力和精度,论文选取了Elman神经网络结构,在标准微粒群算法基础上改进了算法的惯性权重和学习因子,提高算法的速度和精度,应用在优化Elman神经网络权值和阈值矩阵中,使Elman神经网络的收敛率和诊断精度得以提高。设计了人机交互界面,使该智能诊断模型具有解释功能和设备信息存储、查询功能。 仿真结果表明基于经验模态分解和Elman神经网络的智能诊断模型能够对液压系统的故障进行有效分析,较之常用的BP型网络模型在准确性方面得到了提高,减小了诊断误差,提高了诊断精度,具有实用意义。
【学位授予单位】:太原科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP271.31

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【参考文献】
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