论文部分内容阅读
工程机械行业作为装备制造业的重要组成部分,是国家重点鼓励发展的领域。近年来随着该行业的迅速发展,对机械设备的故障监测及诊断技术的要求也越来越高。传统的故障诊断设备存在较多的局限性,如运算能力有限,环境适应能力差等,而嵌入式技术的发展为解决以上不足提供了十分有利的条件。目前,较为常用的做法是结合嵌入式产品成本低廉、针对性强、方便携带、开发周期短的优势,将故障诊断技术与嵌入式技术相结合,以此来对提高机械设备的故障诊断效率。介于机械设备液压系统的特殊性,本文以其为重点来研究诊断终端的设计。通过分析液压系统的故障特点及技术概况,提出了构建嵌入式智能故障诊断车载装置的设计方案,在文中完成的主要工作有：首先,通过对终端的功能需求分析,完成了终端平台的搭建,本终端以SAMSUNG S3C6410为核心进行了硬件平台的设计,采用嵌入式Linux操作系统完成了软件平台的构建；在分析了液压系统故障机理和神经网络工作原理的基础上将BP神经网络算法应用于液压系统故障诊断。其次,通过分析液压系统的故障诊断技术,本文选用BP神经网络来实现液压系统的故障诊断的功能,考虑到BP神经网络算法的局限性,文中选用标准粒子群算法对其进行改进,并进一步根据混沌运动的特性,选用混沌模型对标准PSO算法进行优化,使PSO算法的收敛速度和精度得到进一步的提高,并通过实验仿真,验证了算法的有效性。最后,利用改进了的BP神经网络构建了故障诊断系统,并将其移植到搭建好的嵌入式故障诊断车载终端上,且开发了良好的用户界面。在实验条件下对该终端进行了测试验证,测试结果表明该诊断终端各个模块运行良好,能够实现对液压系统运行状态的实时监测及故障诊断,数据传输功能模块也得到了有效验证,完成了最初所设计的使用无线网络进行参数更新的设计目标。