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文檔簡介
1、液壓機械無級變速箱(Hydro-mechanical Continuously Variable Transmission簡稱為HMCVT)融合了液壓傳動和機械傳動的優(yōu)點,傳動效率高,傳遞功率大,調速范圍廣。與傳統(tǒng)機械換擋變速箱相比,液壓機械無級變速箱的傳動系統(tǒng)結構復雜,無級調這是通過液壓系統(tǒng)實現(xiàn),故液壓系統(tǒng)性能的好壞直接影響到變速箱的換段品質。一旦液壓系統(tǒng)發(fā)生故障,拖拉機的正常作業(yè)就會受到很大的影響。
液壓系統(tǒng)工作環(huán)境封閉,
2、其故障并不像機械系統(tǒng)那么直觀、易測,所以有必要為液壓機械無級變速箱液壓系統(tǒng)設計合適的故障診斷系統(tǒng)。本文通過對液壓機械無級變速箱液壓系統(tǒng)故障類型分析,嘗試使用分形理論、單BP神經網絡和遺傳BP神經網絡為液壓系統(tǒng)故障建立診斷模型。本文的主要研究內容如下:
首先,介紹了故障診斷技術和液壓系統(tǒng)故障診斷技術的發(fā)展現(xiàn)狀,提出了本文的研究目的和研究意義;簡要介紹了課題組研制的液壓機械無級變速箱的傳動方案,重點介紹了變量泵-定量馬達容積調速液
3、壓系統(tǒng)和濕式離合器換段液壓系統(tǒng),為液壓系統(tǒng)故障診斷提供理論支撐;分析了液壓機械無級變速箱離合器液壓系統(tǒng)調速閥流量和主油路供油壓力對換段品質的影響,為故障診斷的特征提取作準備。
其次,根據(jù)變速箱試驗臺架的運行狀況,對濕式離合器的彈簧故障、密封圈損壞故障和油道堵塞故障進行分析和模擬,利用基于Labview的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取了故障診斷所需的實驗數(shù)據(jù)。
然后,研究分形理論,并將分形維數(shù)應用于液壓機械無級變速箱液壓系統(tǒng)的故障診
4、斷中,得出了盒維數(shù)對本文的待識別模式的識別有預測作用,但沒有直接判別作用的結論;研究人工神經網絡和遺傳算法,利用遺傳算法對BP神經網絡的自變量降維并優(yōu)化BP神經網絡的權值和閾值,比較單BP神經網絡和遺傳BP神經網絡的診斷效果,得出了單BP神經網絡故障診斷識別率較高而遺傳BP神經網絡故障診斷效率較高的結論。
最后,將盒維數(shù)作為故障診斷的一個特征量分別應用于單BP神經和遺傳BP神經網絡的故障診斷的模型中。結果表明,遺傳BP神經網絡
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