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电液伺服系统的智能故障检测与诊断的研究

刘兴超  
【摘要】:随着现代工业及科学技术的迅速发展,电液伺服系统的故障诊断已经越来越受到重视。由于计算机技术、检测技术、信息技术和智能技术的进步,大大地促进了电液系统故障检测与诊断技术的发展。诊断技术已开始进入一个新的阶段,神经网络作为一种智能故障诊断方法得到了广泛的应用。本文正是以BP神经网络为基础,对智能故障诊断方法进行了深入研究。 本文首先基于故障诊断方面的大量文献,比较了各种故障诊断方法,分析了它们的优、缺点。根据电液伺服系统故障的复杂性,采用神经网络作为智能故障诊断的主要方法。并提出了利用统计学相关分析的方法对故障征兆指标进行筛选,在保证神经网络故障诊断效果的同时,减少了神经网络的输入节点,从而简化了神经网络结构。另外,本文提出了一种用耦合度矩阵对神经网络的诊断结果进行修正的方法,并在实验中取得了良好的诊断效果。 然后根据电液伺服系统的特点和需求,建立了以BP神经网络为基础的智能故障诊断系统,并对电液伺服系统进行了故障诊断的仿真和实验,并将故障指标的相关分析筛选法应用到仿真和实验中,结果比较令人满意,证明了其有效性。这些对于促进电液伺服系统故障诊断的智能化和快速化具有一定的实用意义。


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