【摘 要】
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电液伺服阀作为液压伺服系统的核心元件,是故障诊断的重点对象,其故障原因经常呈现出不确定、非线性等复杂状态。本文简要介绍了电液伺服阀的构成、特性曲线、主要故障和故障机理,以及几种人工智能故障诊断方法,包括专家系统、模糊理论、灰色理论、人工神经网络等,分析和比较了几种方法各自的优缺点,结合电液伺服阀的特性,本文最终决定采用人工神经网络对电液伺服阀进行故障诊断。本论文中,以喷嘴挡板电液伺服阀为例,利用本
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电液伺服阀作为液压伺服系统的核心元件,是故障诊断的重点对象,其故障原因经常呈现出不确定、非线性等复杂状态。本文简要介绍了电液伺服阀的构成、特性曲线、主要故障和故障机理,以及几种人工智能故障诊断方法,包括专家系统、模糊理论、灰色理论、人工神经网络等,分析和比较了几种方法各自的优缺点,结合电液伺服阀的特性,本文最终决定采用人工神经网络对电液伺服阀进行故障诊断。本论文中,以喷嘴挡板电液伺服阀为例,利用本实验室的试验台,在系统压力分别在3MPa,3.5MPa,4MPa,4.5MPa,5MPa时,
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