神经网络在液压系统典型故障诊断中的应用

简介

针对液压系统中的一种典型故障——油缸泄漏的故障诊断提出通过监测油缸压力信号提取时域组合特征并利用神经网络作为故障分类器的诊断方法。该诊断方法首先提取了油缸压力信号的时域组合特征作为特征向量然后输入到神经网络分类器中进行故障的识别和分类。实验结果表明：该诊断方法能有效识别无泄漏、轻微泄漏、严重泄漏的3种状态是液压系统故障诊断行之有效的方法。