采用神经网络的断路器传动机构磨损预测

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针对某大型断路器机构系统磨损试验成本高的特点,通过建立磨损预测模型,对其传动机构危险关节的磨损量进行了预测分析。基于2种典型的预测模型建立方法,采用销盘磨损实验数据,分别建立磨损预测模型。对比分析表明Elman网络模型的预测精度较高,可准确的反映磨损率与接触压力、相对滑动速度和材料硬度之间的规律。考虑运动副间隙的存在,基于非线性弹簧阻尼模型,利用ADAMS软件仿真获得传动机构危险关节的动力学参数。基于Hertz接触理论对动力学参数进行变换,并将其作为预测模型的输入信息,对关节的磨损进行预测计算。通过迭代分
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