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题名基于SVM的双阀芯电液阀磨损故障诊断研究
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作者
陈俊翔
蒋昕航
杨晓东
王虎
孔祥东
艾超
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机构
燕山大学机械工程学院
华德液压工业集团有限责任公司
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出处
《液压与气动》
北大核心
2023年第9期24-30,共7页
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基金
国家重点研发计划(2020YFB 2009801)
校内科研培育项目(2022BZZD001)。
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文摘
针对工程机械用多路阀磨损故障频率高、故障类型不易诊断的问题,以自主研发的双阀芯电液多路阀为研究对象,对其压力特性进行数学建模,理论分析阀芯不同磨损程度下对其压力特性的影响规律;搭建电液多路阀仿真模型,模拟不同磨损条件下的压力特性曲线,由仿真数据训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,对不同磨损程度进行分类。仿真与实验结果表明,压力特性曲线随着阀芯磨损程度的变化而变化,SVM预测模型具有较高正确率,能够有效和精准地识别阀芯的不同磨损程度。
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关键词
双阀芯电液阀
支持向量机
故障诊断
阀芯磨损
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Keywords
double spool electro-hydraulic valve
support vector machine
fault diagnosis
spool wear
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分类号
TH137
[机械工程—机械制造及自动化]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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