基于预测模型与专家系统的挖掘机液压系统故障诊断技术研究
发布时间：2020-12-10 13:26
挖掘机液压系统在故障发生时具有隐蔽性强、非线性时变信号强、能量传递机理复杂等特点,尤其大多数故障的故障特征在前期表现较弱不易提取,若不能及时发现并解决故障,极易引发重大安全生产事故。因此对于挖掘机液压系统来讲,能够对其实现快速准确的诊断具有很大的研究意义。为了解决上述问题,作者根据本课题的研究方向,依托于校企合作项目“FW080全液压履带式挖掘机开发”(项目号FW/RD201717),通过查阅大量国内外文献资料对挖掘机液压系统故障诊断技术进行了重点研究,分析了各种故障诊断技术的优缺点,对挖掘机液压系统各个回路中主要液压元件常见故障进行了总结,总结其故障发生时往往会导致其运行参数发生非正常变化,因此从运行参数的变化中能够提取有效的故障信息,从而提出了本文的故障诊断研究方案:将智能算法回归拟合预测思想应用于挖掘机液压系统的诊断之中,并与专家系统相结合的故障诊断方案。提出了基于极限学习机算法(ELM)回归拟合预测模型的诊断方法:首先根据正常状态下挖掘机液压系统的运行参数建立拟合预测模型,故障发生时,将故障状态的运行参数输入到所建立的预测模型中,得到预测模型输出的各个参数正常状态的预测值并于实...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
挖掘机液压系统能量传递图
挖掘机液压系统按功能可分为工作装置系统、回转系统以及行走系统[49],其结构如图2.2所示。如图2.2所示,虽然挖掘机液压中包含多个系统回路,但归根结底各回路均由各个液压元件组成,其中包括：液压泵、控制阀、回转马达、行走马达、液压缸、先导液压件及液压附件等等,各元件按其实现的效用可分为动力元件（液压泵）、控制元件（主控阀、先导阀）、执行元件（液压油缸、液压马达）和辅助元件（液压油箱、相关管路）。目前挖掘机液压系统的各个液压元件越发复杂,且大多为集成式元件以实现其所需功能,在挖掘机工作时伴随着很大的载荷变化及冲击,长时间高频率的工作极易对系统主要元件造成损伤,如果故障诊断不及时可能导致生产效率降低甚至发生危险,所以需要及时诊断出液压系统所发生的故障的位置及故障原因。
本文所提出的挖掘机液压系统故障诊断系统是基于上文所提出的诊断策略及理论方法,为了实现在挖掘机液压系统的故障发生后,能够通过提取的故障特征信息让相关人员及时知道故障部位、故障原因以及故障维修方法。如图2.3是故障诊断系统的整体框架。挖掘机液压系统的运行参数经过数据采集系统采集并传输,由智能算法拟合预测模型预测后得到故障参数判定结果并结合其它故障特征信息输入到信息融合层中的专家系统知识库中,以案例匹配和规则推理相结合的手段,实现对故障的诊断,并将故障诊断的结果在用户界面进行输出。接下来将详细叙述各部分内容：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于解释结构模型的挖掘机液压系统故障诊断研究[J]. 张淑会. 湖北农机化. 2019(17)
[2]基于案例推理的车辆故障诊断专家系统研究[J]. 徐君杰. 现代制造工程. 2016(05)
[3]逐步线性回归与神经网络预测的算法对比分析[J]. 谭立云,刘海生,谭龙. 华北科技学院学报. 2014(05)
[4]复杂产品设计知识的语义自动标注方法[J]. 陈思,阎艳,王钊,王国新. 计算机集成制造系统. 2014(01)
[5]基于AMESim优先阀的动态特性的仿真[J]. 张远深,牛雪虹,马忠孝,宋有名,周宣. 新技术新工艺. 2013(01)
[6]基于近红外光谱和极限学习机的普洱茶中游离氨基酸总量检测[J]. 李若诚,许文方,华英杰. 长春工业大学学报(自然科学版). 2012(03)
[7]液压挖掘机LUDV控制系统分析[J]. 彭晓,周志鸿. 液压气动与密封. 2011(12)
[8]工程机械液压系统故障监测诊断技术现状分析及发展前景[J]. 雷万伦. 机电信息. 2011(30)
[9]基于极限学习机的混合气体FTIR光谱定量分析[J]. 陈媛媛,张记龙,赵冬娥. 中北大学学报(自然科学版). 2011(05)
[10]电子目录的SWRL规则研究[J]. 聂规划,罗迹,陈冬林. 计算机工程与应用. 2011(07)
博士论文
[1]混凝土泵车泵送液压系统故障诊断关键技术研究[D]. 唐宏宾.中南大学 2012
[2]挖掘机液压系统故障诊断方法研究[D]. 贺湘宇.中南大学 2008
硕士论文
[1]挖掘机远程状态监测与故障诊断系统研究[D]. 乔卉卉.石家庄铁道大学 2016
[2]基于模型预测的液压挖掘机多路阀组故障诊断技术研究[D]. 姚政.湘潭大学 2015
[3]基于HHT和模糊C均值聚类的液压泵故障诊断研究[D]. 卢传奇.燕山大学 2012
[4]中型液压挖掘机回转系统工作性能的研究[D]. 刘锋.中南大学 2011
[5]基于神经网络与专家系统的挖掘机回转装置液压马达的故障诊断[D]. 刘中兴.贵州大学 2009
本文编号：2908773
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
挖掘机液压系统能量传递图
挖掘机液压系统按功能可分为工作装置系统、回转系统以及行走系统[49],其结构如图2.2所示。如图2.2所示,虽然挖掘机液压中包含多个系统回路,但归根结底各回路均由各个液压元件组成,其中包括：液压泵、控制阀、回转马达、行走马达、液压缸、先导液压件及液压附件等等,各元件按其实现的效用可分为动力元件（液压泵）、控制元件（主控阀、先导阀）、执行元件（液压油缸、液压马达）和辅助元件（液压油箱、相关管路）。目前挖掘机液压系统的各个液压元件越发复杂,且大多为集成式元件以实现其所需功能,在挖掘机工作时伴随着很大的载荷变化及冲击,长时间高频率的工作极易对系统主要元件造成损伤,如果故障诊断不及时可能导致生产效率降低甚至发生危险,所以需要及时诊断出液压系统所发生的故障的位置及故障原因。
本文所提出的挖掘机液压系统故障诊断系统是基于上文所提出的诊断策略及理论方法,为了实现在挖掘机液压系统的故障发生后,能够通过提取的故障特征信息让相关人员及时知道故障部位、故障原因以及故障维修方法。如图2.3是故障诊断系统的整体框架。挖掘机液压系统的运行参数经过数据采集系统采集并传输,由智能算法拟合预测模型预测后得到故障参数判定结果并结合其它故障特征信息输入到信息融合层中的专家系统知识库中,以案例匹配和规则推理相结合的手段,实现对故障的诊断,并将故障诊断的结果在用户界面进行输出。接下来将详细叙述各部分内容：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于解释结构模型的挖掘机液压系统故障诊断研究[J]. 张淑会. 湖北农机化. 2019(17)
[2]基于案例推理的车辆故障诊断专家系统研究[J]. 徐君杰. 现代制造工程. 2016(05)
[3]逐步线性回归与神经网络预测的算法对比分析[J]. 谭立云,刘海生,谭龙. 华北科技学院学报. 2014(05)
[4]复杂产品设计知识的语义自动标注方法[J]. 陈思,阎艳,王钊,王国新. 计算机集成制造系统. 2014(01)
[5]基于AMESim优先阀的动态特性的仿真[J]. 张远深,牛雪虹,马忠孝,宋有名,周宣. 新技术新工艺. 2013(01)
[6]基于近红外光谱和极限学习机的普洱茶中游离氨基酸总量检测[J]. 李若诚,许文方,华英杰. 长春工业大学学报(自然科学版). 2012(03)
[7]液压挖掘机LUDV控制系统分析[J]. 彭晓,周志鸿. 液压气动与密封. 2011(12)
[8]工程机械液压系统故障监测诊断技术现状分析及发展前景[J]. 雷万伦. 机电信息. 2011(30)
[9]基于极限学习机的混合气体FTIR光谱定量分析[J]. 陈媛媛,张记龙,赵冬娥. 中北大学学报(自然科学版). 2011(05)
[10]电子目录的SWRL规则研究[J]. 聂规划,罗迹,陈冬林. 计算机工程与应用. 2011(07)
博士论文
[1]混凝土泵车泵送液压系统故障诊断关键技术研究[D]. 唐宏宾.中南大学 2012
[2]挖掘机液压系统故障诊断方法研究[D]. 贺湘宇.中南大学 2008
硕士论文
[1]挖掘机远程状态监测与故障诊断系统研究[D]. 乔卉卉.石家庄铁道大学 2016
[2]基于模型预测的液压挖掘机多路阀组故障诊断技术研究[D]. 姚政.湘潭大学 2015
[3]基于HHT和模糊C均值聚类的液压泵故障诊断研究[D]. 卢传奇.燕山大学 2012
[4]中型液压挖掘机回转系统工作性能的研究[D]. 刘锋.中南大学 2011
[5]基于神经网络与专家系统的挖掘机回转装置液压马达的故障诊断[D]. 刘中兴.贵州大学 2009
本文编号：2908773
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jianzhujingjilunwen/2908773.html
