基于Elman神经网络的混凝土输送液压系统故障诊断研究

通过对混凝土输送液压系统的失效形式和故障机制进行分析,提出将Elman神经网络算法应用于混凝土输送液压系统故障诊断的方法。针对混凝土输送液压系统故障诊断的特点,建立Elman神经网络故障诊断模型。选择典型的故障样本训练网络,并使用Matlab神经网络工具箱进行模拟仿真,仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于动态神经网络的液压伺服系统故障检测

根据故障诊断系统的特点，采用输出递归神经网络对某液压位置伺服系统进行了故障检测研究。该动态神经网络模型的采用使网络成为系统的完全模型，避免了故障学习，可以较好地检测出较难检测的故障。通过仿真，与前馈时延网络与对角递归网络的比较研究，说明了在实时故障诊断系统中输出递归网络结构的优越性。     

基于AMESim液压仿真与实测平台的某型装备俯仰回路故障诊断

针对某型导弹武器装备发射架举升缓慢的故障现象,运用液压装置试验系统对转塔液压装置进行试验检测,并基于AMESim仿真系统建立简化的俯仰回路液压仿真模型,根据故障分析,对减压阀失压、减压阀堵塞、液控单向阀堵塞和伺服阀信号放大器故障等4种故障进行仿真分析研究;联合液压装置试验系统试验检测和液压仿真分析结果完成液压装置的准确故障定位,发现过滤器上挤出的密封圈碎片造成减压阀的堵塞是该装备液压装置发生故障的具体原因。     

基于动态GRNN模型的挖掘机液压系统故障检测

提出了一种针对工程机械液压系统的动态广义回归神经网络(GRNN)模型的故障诊断方法.动态GRNN模型是一种全局递归的动态模型,具有很强非线性收敛能力.首先建立系统正常状态故障建立动态GRNN模型;计算动态GRNN模型的检测阈值;然后将测试故障样本带入动态GRNN模型当中,其残差平方和在对应阈值范围内即可判定故障.通过实验分析,基于动态GRNN模型的故障检测方法准确地诊断出了90%以上的系统故障,实验结果表明,这一方法能够有效地应用于挖掘机液压系统的故障诊断.     

基于神经网络的电液系统故障诊断方法研究

特种车辆电液系统液压元件及工作介质具有封闭性特点,其故障不直观、诊断困难、排查不易,针对这一问题,该文提出了一种基于RBF神经网络故障诊断方法,对仿真数据建立学习样本进行学习,并使用测试样本对其进行实验,仿真结果表明,系统可以快速、准确的对故障进行定位。     

基于改进BP神经网络的主轴伺服系统故障诊断研究

针对数控机床主轴伺服系统的故障特点,建立了故障模型,确定了故障现象、故障原因样本集,并采用基于L-M算法的改进BP神经网络实现了对主轴伺服系统的故障诊断。仿真及试验结果表明,该诊断方法是行之有效的。     

前端调速式风力机组传动链建模与仿真

对前端调速式风力机传动链关键部件的工作原理进行分析,建立数学模型。分别建立风速模型、风轮空气动力学模型、传动链动力学模型、液力变矩器动态模型以及主轴转速计算模型。整合各子系统,引入神经网络控制,建立传动链整体仿真模型,进行模拟仿真。基于最大风能捕获量,综合考虑传动链结构参数,通过神经网络调节液力变矩器导叶开度,改变工作油循环流量,从而改变液力变矩器的输出转矩和转速。液力变矩器输出与风轮输出通过行星轮系综合作用于发电机前的主轴,使主轴转速稳定在设计值。     

基于浸入实体法的双涡轮液力变矩器流场仿真

以双涡轮液力变矩器为研究对象,建立变矩器内流道流体域及叶片浸入实体域三维计算模型,采用浸入实体法模拟液力变矩器叶轮内流道油液运动状态,分析了液力变矩器油液压力及速度分布情况。基于变矩器三维流场分析结果计算其外特性,并与试验结果进行比较。结果表明:双涡轮液力变矩器泵轮及涡轮流道内均存在涡流和脱流,一级涡轮出口处出现射流现象;仿真结果与试验所得双涡轮液力变矩器外特性曲线吻合良好,为液力变矩器流场仿真分析提供计算思路。     

基于遗传神经网络的发电机转子匝间短路故障辨识

针对BP神经网络对发电机转子匝间短路故障识别方法存在收敛速度慢且极易陷入局部最优解的不足,在分析发电机转子绕组匝间短路后的电磁特性及电机气隙磁场的基础上,提取了故障特征量,采用遗传神经网络法对发电机转子匝间短路故障进行辨识,通过引入遗传算法对BP神经网络进行权重和阀值优化,使模型具有全局寻优、收敛速度快及评价结果客观、准确的优点,并且避免了为得到故障样本所做的损坏性试验过程。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于遗传神经网络的故障智能诊断方法及其应用研究

该文将BP神经网络与遗传算法结合起来,建立了遗传神经网络模型。然后通过采用Visual C 6.0语言并结合数据库技术开发出液压AGC故障智能诊断平台,阐述了平台设计思想。最后,以电液伺服阀为例,给出了故障模式识别的实验数据,证明了遗传神经网络用于该故障诊断系统的可行性。     

新型牵引-制动型液力变矩减速器原始特性计算

液力变矩器的原始特性能够确切地表示液力变矩器的基本性能,而且通过计算方法可以获得几何相似的系列变矩器的外特性或通用特性。对设计牵引-制动型液力变矩减速器具有一定的指导意义。这里基于束流理论建立了某新型牵引-制动型液力变矩器原始特性参数的计算数学模型。得出了该牵引-制动型液力变矩减速器的变矩工矿原始特性参数曲线。     

液压型风力发电机组低电压运行特性分析

以液压型风力发电机组为研究对象,分析机组在低电压工况下的运行特性。结合低电压穿越要求,完善并分析液压型风力发电机组工作原理。建立电压跌落时风力机、定量泵-变量马达液压调速系统以及发电机的暂态数学模型。以数学模型为基础搭建MATLAB/Simulink仿真平台,并在不同跌落深度下分别对三相电压等幅跌落、两相对地短路故障和单相对地短路故障进行低电压运行特性仿真分析。研究结果揭示了不同故障下机组低电压运行的特性规律,其中电流过载与电磁转矩产生脉振是机组低电压运行的重要表征现象。研究工作将为该机型低电压穿越控制提供一定的理论基础和技术手段。     

基于扩展卡尔曼滤波的液压马达故障诊断

针对液压马达在实践中经常出现的故障模式,从液压马达的模型出发,抽取重点关心的状态方程,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)器的状态估计方法,对液压马达故障进行诊断研究,较好地提高了故障诊断的效率与精度。经某型液压马达故障诊断仿真结果表明,该方法可以准确地对液压马达的故障进行诊断,是一种有效的故障诊断方法。     

新型牵引-制动型液力变矩器制动特性计算方法研究

基于一维束流理论对牵引-制动型液力变矩器进行动力学特性分析，建立它的原始特性和制动特性计算模型。利用该模型可以计算出牵引-制动型液力变矩器的制动特性，计算表明可以满足车辆高速制动的要求。     

阀控充液式液力偶合器瞬态充液流场及转矩特性预测

阀控充液式液力偶合器常被安装布置于刮板输送机的电机与减速器之间,利用其充液调速特性,实现刮板输送机的软启动。为了预测阀控充液式液力偶合器瞬态充液过程的流场及转矩特性,以循环圆直径为500 mm的偶合器为分析模型,应用仿真软件CFX(Computational Fluid Dynamics X),采用非均一化两相流模型与SST(Shear Stress Transport)湍流模型,对充液过程的瞬态特性进行了数值模拟研究,获取了不同工况下的压力场、速度场及转矩值,根据压力、速度分布及变化规律分析了不同工况下泵轮转矩变化趋势,并得到了不同充液率下泵轮转矩系数的拟合公式。结果表明,整体上转矩随着充液率的增大而呈抛物线形式递增,随着速比的增大而减小,并由于环流状态的改变,出现转矩下降速率跌落现象。分析结果预测了阀控充液式液力偶合器的流场及转矩特性,为液力偶合器的使用与设计提供了合理的参考。     

随车起重机变幅液压系统故障诊断仿真

针对液压系统中元件复杂、故障隐蔽性强而造成的诊断难题,提出了基于模型的故障诊断方法,为验证方法的可行性,进一步提出了故障诊断的仿真验证方法,搭建了其仿真模型。以某型随车起重机变幅液压系统的工作原理为基础,分析了变幅液压系统常见故障及故障注入方法,选取换向阀阀芯卡死故障进行诊断,通过阀芯液阻控制模块注入阀芯卡死故障,建立其功率键合图模型;其次,利用扩展遍历路径法生成一组解析冗余关系(ARR)的公式,并推导出阈值计算公式,采用MATLAB/Simulink平台搭建的故障诊断仿真模型计算出系统残差;最终,根据残差估计结果,对带有换向阀卡死故障的变幅液压系统进行诊断。通过诊断结果与初始故障注入对比,以及对随车起重机实验台的故障实验结果分析,验证了基于模型的液压系统故障诊断方法的可行性和高效性,为工程机械液压系统的故障诊断提供了新思路,并为预测液压系统剩余寿命奠定基础。     

TL180推土机液力变矩器常见故障分析

液力变矩器是通过液体传递能量的机构,主要由三个具有一定弯曲角度的叶片工作轮构成(即泵轮、涡轮、导轮)。液力变矩器故障主要有单向离合器损坏、叶片损坏、液力传动油泄露和变质导致的机械故障。因此,在利用其结构特点时,灵活分析、排除故障。本文在介绍液力变矩器的结构、工作基本原理的基础上对4种常见故障表象、故障分析原因和排查管理方法进行了系统阐述,并提出了“五定、一禁”的使用维护方法。     

基于AMESim的电液伺服系统故障仿真研究

针对液压伺服系统的机、电、液藕合特征,应用仿真软件AMESim对差动液压伺服缸系统进行建模。并对仿真模型植入故障参数,利用仿真软件计算出系统的响应,获得系统异常表现与系统元件故障之间的联系。为仿真结果能作为实际系统的故障诊断样本。实际证明该类仿真完全能够模拟实际系统的各类故障响应。     

基于虚拟故障注入的液压系统性能仿真与优化

针对液压系统故障表象多样造成底层故障溯源困难的问题,以液压缸内外泄漏为故障事例,研究了底层虚拟故障信息的构造方法,将虚拟故障信息注入到活塞杆线性定位系统一体化仿真模型中,获得了虚拟故障对系统响应特征的影响及其差异。采用正交试验设计方法（DOE）对系统多个参数进行灵敏度分析,获得了影响系统性能的关键参数。进一步构造了基于时间乘绝对误差积分准则（ITAE）的最优算法器,对系统关键参数进行优化。研究表明,优化后的系统响应对内外泄漏故障敏感性降低。研究方法为复杂液压系统的故障源辨识和抗故障设计提供了参考。     

基于BP神经网络的某型叉车液压系统故障诊断模型研究

阐述了液压系统故障诊断的特点和现状,对BP神经网络的结构、训练方法和算法流程进行了说明,并由此建立了某型叉车的故障诊断模型。将该型叉车液压系统的经验故障诊断特征库转化为可以被神经网络模型利用的样本数据,并利用Matlab软件进行了仿真实验,验证其收敛性能达到相关要求。