【摘 要】
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内泄漏是液压缸最常见故障,严重影响液压缸的正常工作,因此对其在线测量显得尤为重要。提出内泄漏在线测量的工作原理,包括在线测量系统、应变片的固定方式和流量-应变信号转
【机 构】
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武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475338);湖北省自然科学基金创新群体重点项目(2014CFA013)
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内泄漏是液压缸最常见故障,严重影响液压缸的正常工作,因此对其在线测量显得尤为重要。提出内泄漏在线测量的工作原理,包括在线测量系统、应变片的固定方式和流量-应变信号转换的数学模型,并搭建实验系统采集内泄漏和应变数据并进行数据处理。分别采用BP神经网络和卷积神经网络对液压缸内泄漏进行预测,结果表明,卷积神经网络准确度高、效率高,为其他液压元件微小流量的在线测量提供一种新的思路。
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