MDEL900提梁机卷扬系统多神经网络故障诊断研究

• 作者: 嵇玉辰 王帅星 陈炜 王晓笋
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: MDEL900提梁机 卷扬系统 故障诊断 粒子群优化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 设备设计/诊断维修/再制造
• 页码范围: 106-112
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2020.11.016

摘要

针对MDEL900提梁机卷扬系统液压故障多样性问题,讨论了传统反向传播(BP)神经网络、粒子群算法优化的反向传播(PSO-BP)神经网络及遗传算法优化的反向传播(GA-BP)神经网络这3种常见诊断方法的优劣性.在AMESim软件中建立了卷扬系统的机电液模型,设置了变量马达、变量泵和阀两两之间的混合故障模型,以此获得故障诊断样本.将样本数据导人MATLAB软件中训练神经网络,使其在不确定工况的情况下,能根据系统最终输出数据判断系统内部损坏位置,并进一步研究不同诊断方法对故障诊断率的影响,为故障诊断的改良提供参考.研究表明,遗传算法和粒子群算法均可提高BP神经网络的诊断率.其中,遗传算法参数更多,可塑性强,但寻优算法较复杂,所需时间较长;粒子群算法参数更少,寻优方式简单,能更快速地找到最优解.