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题名轧机伺服液压缸内泄漏故障诊断研究
被引量:11
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作者
刘琥铖
陈新元
杨哲
郭媛
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机构
冶金装备及其控制教育部重点实验室(武汉科技大学)
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2021年第1期41-44,共4页
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基金
武汉科技大学冶金装备及其控制省部共建教育部重点实验室开放基金项目:高压液压缸内泄漏在线检测报警装置的设计与开发(2016B04)。
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文摘
针对目前轧机伺服液压缸故障诊断过程中,故障特征提取困难,信号非线性变化,数据量大的问题,提出了一种基于深度置信网络的轧机伺服液压缸故障诊断的方法。根据轧机系统工作原理,建立轧机系统仿真模型,对轧机内泄漏故障状况进行模拟。利用深度置信网络在智能故障诊断的优越性,将信号归一化处理后放入深度置信网络进行训练,然后通过反向传播学习,优化网络各参数,提高诊断精度。深度置信网络模型由多层玻尔兹曼机以及顶层BP神经网络组成。与传统BP神经网络方法进行比较,结果表明,在训练样本数据足够的条件下,深度置信网络模型在伺服液压缸内泄漏故障诊断具有更高的诊断精度。
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关键词
伺服液压缸
深度置信网络
系统建模
内泄漏故障诊断
仿真验证
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Keywords
Servo Hydraulic Cylinder
Deep Confidence Network
System Modeling
Internal Leakage Fault Diagnosis
Simulation Verification
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TH137
[机械工程—机械制造及自动化]
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