一种液压油缸泄露故障高精度自动诊断方法设计

• 作者: 周杰 李湘文
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 液压油缸 泄露故障 自动诊断 小波包变换 深度置信网络
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 182-186
• 页数: 5页
• 分类号: TP273.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2022.04.042

摘要

为避免液压油缸泄露给液压系统带来的速度放缓和压力不足等问题,研究基于深度学习的液压油缸泄露故障自动诊断方法.深入分析液压油缸泄露故障机理,依据液压油缸泄露量,将泄露故障划分为正常、轻微、中度以及严重泄露四种状态,使用压力传感器采集各状态下的压力信号,利用小波包变换提取压力信号的小波包能谱熵特征,将其作为输入量,运用深度置信网络实现液压油缸泄露故障高精度自动诊断.实验结果表明:该方法能清晰呈现不同液压油缸泄露状态下的压力信号特点,且所得信号质量较高;利用压力信号的小波包能量谱自动诊断液压油缸泄露故障具有较高的可行性;该方法在准确诊断液压油缸泄露故障状态的同时,还能判断液压油缸泄露故障的形式.