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。

针对车载导弹发射装置起竖时间长、装机功率大和能量损耗大的问题,提出了基于蓄能器式辅助动力源的快速起竖方案.利用AMESim和Simulink建立多级缸起竖系统的仿真模型,制定了系统的能量分配策略及控制切换策略,仿真研究了系统起竖快速性、功率特性,并与阀控系统、泵阀复合调速系统进行对比研究.结果表明,该系统实现了装备的快速、平稳起竖,显著降低了系统装机功率,对起竖装备的升级改造有重要参考意义.