基于液压实验平台的故障预测技术研究

赵鹏; 田秋实

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首先,通过AMESim软件模拟了液压泵内泄漏故障并搭建了液压系统内泄漏故障的物理实验平台,运行了物理实验平台并采集了内泄漏故障的实验数据.然后采取基于BP神经网络和基于小波神经网络的故障预测方法,在Matlab中建立了故障预测模型,通过建立的模型对采集的实验数据进行预测分析,将预测数据与实验数据进行对比,计算出预测的误差.讨论了基于不同预测方法建模对故障实验数据预测效果的影响,为液压实验平台选择合理的预测方法构建预测模型提供了良好的参考价值.结果表明:BP网络在前几组数据预测的精度较高,但随着样本的增大,预测的误差增大,小波神经网络则能较好地反应出数据变化的趋势;但BP网络往往需要较少的训练次数就可以逼近目标,而小波网络的次数则相对较多.

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来源
《数学的实践与认识》 |2021年第16期|256-261|共6页
作者
赵鹏; 田秋实;
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作者单位

中国民航飞行学院广汉分院;

四川广汉618307;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类液压马达、液压缸和泵;
关键词
液压实验平台; 故障预测; BP神经网络; 小波神经网络;

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