提出了一种液压推土机节能用变量泵遗传神经网络控制方法.在设定一定油门位置的条件下,根据发动机外部负载的变化,控制系统实时调整变量泵的排量,从而实现发动机与变量泵的合理匹配.试验结果显示,它对推土机变量泵控制具有较好的效果.

提出了一种模糊神经网络的纸机变量泵故障诊断方法。针对纸机变量泵运行时转速变化的特点,采用基于数字重采样的阶比分析方法对变量泵振动信号进行预处理,将非平稳信号转换成平稳信号以利于有效提取信号特征。以变量泵振动信号阶比波谱各频段上的能量为特征参数,通过模糊神经网络模型诊断其转子不平衡、油膜振动、轴与轴承不对中故障。该方法充分发挥了模糊神经网络强大的自学习能力和知识表达能力的优点,有效提高了故障诊断的精度和效率。