CONDITION MONITORING OF AN ELECTROHYDRAULIC POSITION CONTROL SYSTEM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

机译：基于人工神经网络的电液位置控制系统的状态监测

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This paper investigates the condition monitoring of a servo-valve-controlled linear actuator system using artificial neural networks (NNs). The aim is to discuss techniques for the identification of failure characteristics and their source. It is shown that neural networks can be trained to identify more than one fault but these are larger and require more training patterns than networks for single fault diagnosis. This leads to much longer training times and to problems with scaleability. Therefore a modular approach has been developed. Several networks were trained each to identify an individual fault. The parallel outputs of these nets were then used as inputs to another network. This additional network was able to identify not only the correct faults but also the actual fault levels.

机译：本文研究了使用人工神经网络（NNs）的伺服阀控制线性致动器系统的状态监测。目的是讨论识别故障特征及其来源的技术。结果表明，与单个故障诊断网络相比，可以训练神经网络来识别多个故障，但是它们更大并且需要更多的训练模式。这导致更长的训练时间并导致可扩展性问题。因此，已经开发了模块化方法。分别培训了几个网络以识别单个故障。然后将这些网络的并行输出用作另一个网络的输入。这个额外的网络不仅能够识别正确的故障，而且能够识别实际的故障级别。

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来源
《FPST-vol.11; American Society of Mechanical Engineers(ASME) International Mechanical Engineering Congress and Exposition; 20041113-19; Anaheim,CA(US)》|2004年|P.137-146|共10页
会议地点 AnaheimCA(US)
作者
Pollmeier; K; Burrows; C R; Edge; K A;
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作者单位

Centre for Power Transmission Motion Control University of Bath, UK;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工程流体力学;液压传动;
关键词
electro-hydraulic; condition monitoring; fault diagnosis; neural net;

机译：电动液压；状态监测；故障诊断；神经网络;

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