基于一维卷积神经网络的钻杆故障诊断

为了在钻杆故障早期诊断出钻杆的故障类型,提出一种基于一维卷积神经网络的钻杆故障诊断模型,对模型的结构和参数进行详细地设计与分析.参考现有的卷积神经网络模型,结合钻杆的工作特性以及感受野的原理,设计模型的卷积层和池化层的层数、卷积核的大小以及滑动步长.该模型省去了对故障信号特征提取的过程,比先前的钻杆故障诊断有更高的诊断准确率.该模型在不同转速工况下和不同土质工况下均具有较强的适应性和抗噪能力.

负载口独立控制双联阀建模与特性分析

为解除液压执行元件进出口之间的联动,提出了一种负载口独立控制双联阀,基于2个单元体阀芯错位组合,能实现负载口的独立控制。根据其工作原理,建立了阀控缸数学模型,进一步利用MATLAB/Simulink搭建了数值求解模型,对该阀在3种不同工况下的工作特性进行了分析。分析结果表明,通过对阀芯角位移和线性位移在工作行程零位及行程末端附近的联合控制,分别可实现微小流量稳定控制和大流量快速响应控制;阀芯角位移单独控制时,负载流量与之成正比,具有良好的线性流量增益效果;阀芯线性位移单独控制时,相同供油压力下能获得最大的负载流量和活塞位移。该阀具有较高的流量控制精度和灵活性,可为复杂工况下流量和压力的匹配补偿控制提供新思路。