資料介紹
由于液壓系統(tǒng)能夠以較小的體積提供較大的力和扭矩,且振動和沖擊較小,被廣泛應用于工業(yè)中。液壓缸是常用的液壓執(zhí)行元件,其故障將直接影響機械系統(tǒng)的正常工作和使用壽命。內泄漏是常見的液壓缸故障模式,導致液壓油的壓力能轉換為熱能,進而使油溫升高,嚴重影響液壓系統(tǒng)的性能和效率。內泄漏可使液壓缸出現(xiàn)爬行、動力不足、保壓性能差等問題,嚴重影響液壓系統(tǒng)的平穩(wěn)性和可靠性。因此,準確識別液壓缸內泄漏對保障液壓缸正常工作非常重要。
液壓缸是工程機械中常用的執(zhí)行元件,內泄漏是其常見的故障模式,將嚴重影響機械系統(tǒng)的工作效率和安全性,及時識別液壓缸內泄漏能夠保證液壓缸的安全正常工作。通過小波分解提取液壓缸進口壓力信號特征,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立分類器,實現(xiàn)了對液壓缸內泄漏的智能識別,分類準確率高,提高了液壓缸內泄漏故障診斷的效率,為實現(xiàn)液壓缸智能狀態(tài)監(jiān)控提供了基礎。
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