液压缸是广泛应用于工程机械液压系统中的关键执行元件,对整机工作性能有很大的影响。液压缸的典型故障是内泄漏。液压缸拉伤是导致液压缸内泄漏的主要因素之一。由于液压系统的密闭性,液压缸拉缸及其内泄漏诊断一直是液压系统故障诊断的难点。本文以MOB40*200型号液压缸为研究对象,对液压缸筒拉伤及故障诊断进行了深入研究,主要研究内容如下:一、液压缸拉缸试验及数据采集分析产生拉缸故障的原因、现象、危害。设计了液压缸缸筒拉伤及其实验方案。人工模拟了液压缸缸筒拉伤,基于YCS-DIII电液伺服比例综合试验台,搭建液压缸工况模拟试验台的测试系统,包括测试系统硬件选择和测试系统软件设置。基于该实验系统,在液压缸运动状态下,采集正常状态和拉缸故障状态下液压缸压力、流量等信号。二、基于EMD的液压缸拉缸故障特征提取对液压缸的无杆腔压力信号进行EMD分解,确定了IMF1的能量值、内禀模态总能量熵、IMF1瞬态幅值的均方根值这三个特征值随拉伤故障的变换规律,在此基础上构成故障特征向量,作为下一步故障分类器的输入向量。三、基于内分泌神经网络的液压缸拉缸故障模式识别概述了内分泌BP神经网络的基本结构和工作原理,分析了内分泌策略对神经网络权值的调节功能。进一步将内分泌BP神经网络引入缸筒拉伤故障诊断。设计了内分泌神经网络分类器的网络结构,对缸筒拉伤进行了故障分类,并对比了BP神经网络的故障分类效果。研究结果表明,内分泌BP神经网络比传统BP神经网络更胜一筹。