基于模糊神经网络的挖掘机发动机故障智能诊断方法

从基于模糊理论的发动机状态关联分析、基于神经网络的发动机故障诊断研究等两个方面,阐述了挖掘机发动机故障智能诊断方法,将本文设计的挖掘机发动机故障智能诊断方法与其他两种故障诊断方法在同等测试环境下进行模拟测试,并将模拟测试得出的数据进行分析,分析结果表明本文设计的发动机故障智能诊断方法,明显优于其他两种故障诊断方法。

基于IFOA-RotGBM的矿用挖掘机发动机故障诊断

针对矿山挖掘机发动机工作机理复杂、故障诊断效率低且精度不高的问题,提出了一种基于IFOA优化RotGBM的矿用挖掘机发动机故障诊断方法。首先利用随机森林-递归特征消除法(RF-RFE)对采集的挖掘机发动机故障数据进行特征提取,剔除冗余不相关特征;其次提出了一种改进的果蝇优化算法(IFOA)对LightGBM进行超参数寻优;然后融合旋转森林和LightGBM生成RotGBM,构建了新的故障诊断模型;最后利用某矿山挖掘机发动机故障数据对模型进行了验证,并与其他常用方法进行了性能对比分析。仿真结果表明:所提方法的诊断性能优于其他诊断方法,能达到98.31%的诊断精度,0.22%的误报率和2.5%的漏检率,满足矿山挖掘机发动机的故障诊断要求。

6CT型柴油机冷却液中有机油的原因分析与排除

1台GJW111型挖掘机用6CTA8.3型柴油机使用800h后,机油压力突然下降,膨胀水箱加水口大量喷出柴油机机油。分析、排查后发现,故障原因是机油冷却器损坏。更换机油冷却器后对冷却系统进行清洗,故障得以排查。