【摘 要】
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液压缸是工程机械中常用的执行元件,内泄漏是液压缸常见的故障模式,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正常工作。通过小波分解提
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,机械系统与振动国家重点实验室
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液压缸是工程机械中常用的执行元件,内泄漏是液压缸常见的故障模式,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正常工作。通过小波分解提取液压缸进口压力信号特征,并利用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。
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