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摘要:
针对YJ900运架一体机行走液压系统容易发生的内泄漏故障问题,运用AMESim软件建立其液压仿真模型.模型中引入泵泄漏、马达泄漏以及泵和马达同时存在泄漏3种典型故障模式,并采集液压马达进出口数据作为样本.将数据样本分为训练样本和测试样本,将训练样本输入MATLAB搭建BP神经网络故障诊断模型,并用测试样本完成故障模型的测试.主要研究神经元个数以及训练样本数对故障诊断成功率的影响.利用粒子群优化算法(PSO)对BP神经网络进行初始权重和偏置的优化,从而显著提高了少训练样本下的故障诊断成功率.
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文献信息
篇名 YJ900运架一体机行走液压系统泄漏故障仿真与诊断
来源期刊 机床与液压 学科 工学
关键词 YJ900运架一体机 行走液压系统 故障诊断 BP神经网络 粒子群优化算法(PSO)
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 故障诊断与可靠性
研究方向 页码范围 158-162,169
页数 6页 分类号 TH137
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3881.2021.02.032
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研究主题发展历程
节点文献
YJ900运架一体机
行走液压系统
故障诊断
BP神经网络
粒子群优化算法(PSO)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机床与液压
半月刊
1001-3881
44-1259/TH
大16开
广州市黄埔区茅岗路828号
46-40
1973
chi
出版文献量(篇)
20801
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