基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AGC系統(tǒng)液壓缸內(nèi)泄漏故障診斷方法的研究.pdf

1、在液壓AGC系統(tǒng)故障診斷中,液壓缸的故障檢測比較復(fù)雜,由于液壓缸的工作環(huán)境屬于重載、多塵的惡劣的環(huán)境,而且液壓缸的工作行程短,由于活塞桿只在這一段范圍內(nèi)往復(fù)運動,所以對液壓缸的磨損是很嚴(yán)重的,直接的后果就是造成液壓缸的泄漏故障,對于外泄漏,由于泄漏特征比較明顯,易于發(fā)覺和處理;而對于內(nèi)泄漏具有泄漏量少,而且是一個漸變的過程的特點,不借助一些特殊的方法很難發(fā)現(xiàn)和處理.同時AGC系統(tǒng)中的液壓缸拆卸比較困難,這就給設(shè)備維護和檢測帶來一定的難度

2、.在生產(chǎn)過程中若只是憑著經(jīng)驗來定期地更換或者修復(fù)液壓缸,就會造成不必要的停機,影響生產(chǎn)或不能及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障造成產(chǎn)品中出現(xiàn)次品,造成嚴(yán)重的經(jīng)濟損失,因此找到一種簡易有效的診斷手段是十分必要的.該文首先分析了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)液壓AGC系統(tǒng)中液壓缸泄漏故障診斷方法的可行性,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意精度逼近任何函數(shù),因此可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立液壓缸內(nèi)泄漏故障診斷模型.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理問題過程中類似黑箱,無需也無法表達過程的物理意義.該文主要在于利用

3、伺服閥輸入電流、軋機輥縫距離、液壓缸輸出壓力和液壓缸內(nèi)泄漏系數(shù)作為訓(xùn)練樣本和測試樣本,通過離線辨識得到所需的得到液壓缸內(nèi)泄漏故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.該文針對BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢,容易陷入局部極小值等缺點,分別采用可變學(xué)習(xí)速度算法(triangdx)、帶動量及自調(diào)整學(xué)習(xí)率回傳算法(traingdm)、Levenberg-Marquardt回傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進算法,來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),找到最適合液壓AGC系統(tǒng)中的液壓缸內(nèi)泄漏故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)