基于人工神经网络的电液伺服阀故障模式识别研究

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该课题主要内容分两部分:1、数字化电液伺服阀试验台的研制.这是上海宝冶97年重点科研攻关项目,作者参与研制全过程.新型试验台实现了压力数字控制、温度闭环控制及静、动态特性测试全计算机控制.2、电液伺服阀故障模式计算机智能识别系统的实现.利用数字化电液伺服阀试验台,在系统压力为2MPa、2.5MPa、3MPa、3.5MPa、4MPa、4.5MPa时,分别测得电液伺服阀四种状态(正常、控制级过滤器堵塞3/4、一侧固定节流孔堵塞、控制级过滤器一侧支座密封破损)下静态(压力增益、空载流量、静耗流量)特性曲线作为伺服阀的状态特征参数.运用人工神经网络作为工具,对伺服阀故障模式进行识别.该课题选用102个输入神经单元,4个输出神经单元,中间隐层神经单元数目可变的三层B-P网络结构.结果证明,这种故障识别方法智能程度较高,且诊断确度较为理想,并且对试验人员要求不高,有利于推广应用.这一研究也是对数字化电液伺服阀试验台功能的二次开发,能进一步发挥作用.
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