【摘 要】
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部分断面掘进机作为现代化煤矿掘进的主力机械,液压系统构成复杂,易在恶劣的工作环境中发生液压泵损坏、液压马达噪声过大、单向阀泄漏等故障,但是,这些故障特征之间存在较强
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部分断面掘进机作为现代化煤矿掘进的主力机械,液压系统构成复杂,易在恶劣的工作环境中发生液压泵损坏、液压马达噪声过大、单向阀泄漏等故障,但是,这些故障特征之间存在较强的关联性,且故障之前不存在准确的区分标准,传统的诊断方法没有利用这种关联判断故障,仅以简单阀值理论进行判断,难以满足智能诊断要求。为此提出一种采用模糊理论与BP神经网络结合的诊断方法,通过模糊理论对故障关联性产生的模糊性进行判断,再利用BP神经网络进行分析,以柱塞泵为例建立部分断面掘进机液压系统故障诊断的模型,对液压泵的故障状态进行诊断。与标准BP神经网络模型诊断方法对比研究表明,模糊神经网络模型收敛速度快,精度高,更适用于部分断面掘进机液压系统的故障诊断。
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