基于神经网络的电液伺服阀故障诊断

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电液伺服阀是电液伺服控制系统中的重要控制元件,它在系统中起着电液转换和功率放大的作用,因构造精巧、功能强大而被广泛应用。由于电液伺服阀是机电液高融合的高精度液压元件,所以其内部结构较为复杂,出现故障时难以定位到故障源。因此,工人在进行故障维修时效率较低,难以适应如今的现代化需求。本文建立了AMESim电液伺服阀仿真模型,通过对阀模型的故障模拟得出了丰富的故障数据,并针对目前BP神经网络的不足进行优化并将优化后的网络应用到电液伺服阀的故障诊断中。首先,根据电液伺服阀的工作原理和结构,利用AMESim软件对其进行建模得到电液伺服阀的AMESim仿真模型。同时,对实测和仿真得到的动静态特性进行对比分析,验证模型可行性。然后,对电液伺服阀阻尼孔单侧堵塞、伺服阀反馈失效、主阀阀芯磨损、主阀阀芯不能对中四种状态进行分析,使用改变模型的参数的方法来模拟这些故障,并得到电液伺服阀在不同故障时的特性变化。接着,针对BP神经网络存在的一些缺陷进行分析,并引入PSO算法和CG算法来对BP神经网络进行改进优化,提出了PSO-CG-BP神经网络模型。最后,利用仿真得出的电液伺服阀不同工作状态下的性能曲线数据,对优化前和优化后的神经网络分别进行实验并对比它们的训练性能和预测性能。结果表明,与BP、CG-BP神经网络相比,PSO-CG-BP神经网络在电液伺服阀故障诊断领域具有更高的准确性、可靠性和科学性。
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