机械设计与制造2022，Issue(11) ：48-52,57.

GA-BP神经网络在液压缸故障诊断仿真中的应用

Application of GA-BP Neural Network in Hydraulic Cylinder Fault Diagnosis Simulation

郭媛 罗严 曾良才
机械设计与制造2022，Issue(11) ：48-52,57.
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GA-BP神经网络在液压缸故障诊断仿真中的应用

Application of GA-BP Neural Network in Hydraulic Cylinder Fault Diagnosis Simulation

郭媛 1罗严 1曾良才2
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作者信息

  • 1. 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,湖北 武汉 430081
  • 2. 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室,湖北 武汉 430081
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摘要

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.

关键词

液压缸/遗传算法/AMESim/故障诊断

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基金项目

出版年

2022
机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
被引量7
参考文献量4
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