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| 基于动态GRNN模型的挖掘机液压系统故障检测 | |
| 引用本文： | 贺湘宇,何清华,蒋苹,何志勇.基于动态GRNN模型的挖掘机液压系统故障检测[J].中国工程机械学报,2010,8(3):335-339. |
| 作者姓名： | 贺湘宇 何清华 蒋苹 何志勇 |
| 作者单位： | 1. 长沙理工大学,汽车与机械工程学院,湖南,长沙,410004 2. 中南大学,机电工程学院,湖南,长沙,410083 3. 长沙理工大学,汽车与机械工程学院,湖南,长沙,410004;中南大学,机电工程学院,湖南,长沙,410083 |
| 基金项目： | “八六三”国家高技术研究发展计划资助项目(2003AA430200); 湖南省教育厅资助项目(09C075) |
| 摘 要： | 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. |
| 关 键 词： | 液压系统 工程机械 故障诊断 广义回归神经网络 |
Dynamic GRNN-based fault detection on excavator hydraulic system |
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| HE Xiang-yu,HE Qing-hua,JIANG Ping,HE Zhi-yong.Dynamic GRNN-based fault detection on excavator hydraulic system[J].Chinese Journal of Construction Machinery,2010,8(3):335-339. | |
| Authors: | HE Xiang-yu HE Qing-hua JIANG Ping HE Zhi-yong |
| Affiliation: | HE Xiang-yu1,HE Qing-hua2,JIANG Ping2,HE Zhi-yong1,2(1.College of Automobile and Mechanical Engineering,Changsha University of Science and Technology,Changsha 410114,China,2.College of Mechanical and Electrical Engineering,Central South University,Changsha 410083,China) |
| Abstract: | In this study,a dynamic fault diagnosis approach is proposed based on the General Regression Neural Network (GRNN) for hydraulic systems of construction machinery.As a dynamic model with global recursion,this method possesses high capability of nonlinear convergence.Firstly,the dynamic GRNN model,together with its testing threshold,is established under normal fault conditions.After testing fault samples are inputted into this model,the faults can then be detected via the square sum of residuals and bespoke ... |
| Keywords: | hydraulic system construction machinery fault diagnosis General Regression Neural Network (GRNN) |
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