机床与液压

作者：李文华，牛国波，刘羽佳

单位：大连海事大学轮机工程学院，海底工程技术与装备国际联合研究中心；大连海事大学轮机工程学院，海底工程技术与装备国际联合研究中心；大连海事大学轮机工程学院，海底工程技术与装备国际联合研究中心

关键词：液压系统;故障诊断;BP神经网络;GA-BP算法

基金：国家自然科学基金面上项目（51779026）；工信部高技术船舶科研计划（工信部装函﹝2018﹞473号）；国家重点研发计划资助项目（2018YFC0309003）；辽宁省科学技术计划（2020-HYLH-35）；辽宁省“兴辽英才计划”资助项目（XLYC2007092）；高等学校学科创新引智计划（111计划）（B18009）

液压系统作为控制和动力传输设备的核心部件，在现代工业生产机械中被广泛应用，准确诊断其故障具有提高生产效率和保障工作安全性等重要的工程意义。液压系统一旦发生故障往往是多故障同时出现，传统BP神经网络故障诊断算法往往不能满足多故障诊断准确率，提出一种基于遗传算法改进BP神经网络（GA-BP）的液压系统故障诊断方法，针对不同采样频率下多传感器信息融合的液压系统3种典型的故障模式进行对比分析。结果表明：GA-BP故障诊断算法相对于传统的BP神经网络具有更好的诊断性能。

来源：2023年第8期

《机床与液压》期刊编辑部

查看机床与液压杂志2023年第8期