基于PSO-SVM的矿用自卸车举升液压系统故障诊断

• 作者: 倪文波 向秋 王雪梅
• 来源期刊: 矿山机械
• 学科: 交通运输
• 关键词: 矿用自卸车 举升液压系统 故障诊断 支持向量机 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 提·运
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 分类号: U469.4
• 字数: 2327字
• 语种: 中文

摘要

针对矿用自卸车举升液压系统故障诊断困难的问题,采用一种基于粒子群优化支持向量机的方法对其进行研究.该方法利用粒子群优化算法,对支持向量机参数寻优,从而得到具有最佳分类结果的支持向量机模型.利用AMESim软件建立举升液压系统的仿真模型,并通过模拟溢流阀故障、举升液压缸内泄漏、泵内泄漏3种故障工况,提取故障数据,对该方法进行验证.仿真结果表明,该方法能有效对矿用自卸车举升液压系统这3种故障进行诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪文波	西南交通大学机械工程学院	123	672	12.0	20.0
2	王雪梅	西南交通大学机械工程学院	81	318	9.0	13.0
3	向秋	西南交通大学机械工程学院	2	35	1.0	2.0