基于神经网络的液压缸微小内泄漏数据分析及预测的研究

液压缸的内泄漏是工程机械故障中难以避免的,该故障会降低液压系统的工作效率,严重的内泄漏还会引发安全事故。构建一种实时测量液压缸内泄漏的系统,提出一种模拟液压缸微小内泄漏的方法,采用压力应变片将流量变化转换为应变信号的实验模型,对实验数据进行分析并建立应变-流量的数学模型,利用神经网络的学习与训练,对内泄漏量进行预测。最后将实际微小内泄漏量与神经网络的预测值相比较。实验结果表明,神经网络具有高精度和高效率的预测能力,为液压系统的微小泄漏监测奠定了基础。