基于电机运行状态的电静压伺服机构内泄漏检测方法

简介

针对电静压伺服机构存在的内泄漏难以直接观测且缺乏有效间接检测方法的问题,利用电机运行状态变化与闭式循环液压系统内泄漏之间的关联关系,提出了一种基于电机电流、转速数据的电静压伺服机构内泄漏检测方法。为从运行状态数据中精准提取微弱故障特征,基于深度学习建立了一种能够定向提取数据特征的卷积神经网络算法。经故障植入实验验证,所提方法的内泄漏检测的准确率高达98.7%,从而为解决电静压伺服机构内泄漏检测难题提供了有效方法。