基于优化BP神经网络的快速起竖装置液压驱动系统故障诊断

简介

快速起竖装置在自卸车等工程机械以及导弹发射车等军事领域均有较为广泛的应用。液压驱动系统是快速起竖装置的核心,准确诊断其故障具有重要意义。传统BP神经网络故障诊断准确率随着故障类型的增加急剧下降,难以满足工程需求。以快速起竖装置液压驱动系统为研究对象,提出一种基于BP神经网络和AdaBoost算法的故障诊断方法,将BP神经网络与逐步叠加建模算法结合,构造多分类BP-AdaBoost算法,建立故障诊断模型,搭建故障诊断实验台并设置8种典型工况。分析实验数据表明,该BP-AdaBoost算法与传统的BP神经网络方法相比具有更优的分类性能。