【摘 要】
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大型AGC伺服液压缸结构复杂、价格昂贵、维修成本高，故障模拟代价巨大。为解决大型液压缸实际工作过程中故障数据难收集难处理的问题，提出利用仿真模拟液压缸模型，从中提取故障数据，通过遗传算法（Genetic Algorithm,GA）来优化BP神经网络处理数据的故障诊断方式。运用仿真软件AMESim建立对应的液压缸仿真模型，通过改变仿真参数模拟出液压缸5种故障类型，获取故障数据。分别用传统的BP网络和
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51975425）；
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大型AGC伺服液压缸结构复杂、价格昂贵、维修成本高，故障模拟代价巨大。为解决大型液压缸实际工作过程中故障数据难收集难处理的问题，提出利用仿真模拟液压缸模型，从中提取故障数据，通过遗传算法（Genetic Algorithm,GA）来优化BP神经网络处理数据的故障诊断方式。运用仿真软件AMESim建立对应的液压缸仿真模型，通过改变仿真参数模拟出液压缸5种故障类型，获取故障数据。分别用传统的BP网络和经过遗传算法优化后的BP网络进行训练和测试。测试结果表明，GA-BP神经网络比传统BP神经网络测试误差小、预测精度高，能够准确实现故障诊断。该方法也为大型液压缸故障诊断提供了一种解决思路和方法。
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