基于SO-LSTM的立柱液压系统故障诊断方法研究

简介

针对目前无法快速、准确地诊断矿用立柱液压系统故障等问题,在建立仿真模型分析单一故障机制的基础上,基于优化算法提出多种故障诊断方法。将立柱物理模块与立柱液压系统模块相结合,建立立柱液压系统仿真模型;基于Simulink分析单一故障的影响,基于蛇优化LSTM神经网络建立诊断模型;最后,根据实际数据进行模型的实例验证。结果表明蛇优化LSTM模型对液压立柱故障仿真数据识别率达到99.5%,对液压立柱故障真实数据识别率达到97%,与模型仿真数据的预测精度仅相差2.5%,预测精度较高,达到了预期目标。