基于BP神经网络的液压缸内泄漏诊断

• 作者: 刘成良 李琳 陶建峰 黄亦翔
• 来源期刊: 液压与气动
• 学科: 工学
• 关键词: 液压缸内泄漏 故障诊断 BP神经网络 状态监控
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 分类号: TH137|TP182
• 字数: 3414字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11832/j.issn.1000-4858.2017.07.003

摘要

液压缸是工程机械中常用的执行元件,内泄漏是其常见的故障模式,将严重影响机械系统的工作效率和安全性,及时识别液压缸内泄漏能够保证液压缸的安全正常工作.通过小波分解提取液压缸进口压力信号特征,利用BP神经网络建立分类器,实现了对液压缸内泄漏的智能识别,分类准确率高,提高了液压缸内泄漏故障诊断的效率,为实现液压缸智能状态监控提供了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘成良	上海交通大学机械与动力工程学院	200	2288	27.0	38.0
3	李琳	上海交通大学机械与动力工程学院	58	320	11.0	15.0
5	陶建峰	上海交通大学机械与动力工程学院	65	324	10.0	14.0
6	黄亦翔	上海交通大学机械与动力工程学院	26	155	7.0	11.0