發(fā)布時間：2023-01-12 17:28

　　隨著自動化程度的不斷提高,液壓設(shè)備規(guī)模與復(fù)雜性也日益提高,設(shè)備的故障與失效原因也變得更加復(fù)雜,因此迫切需要提高系統(tǒng)運行可靠性與安全性的有效方法與措施。通過設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與診斷技術(shù)并綜合運用各種故障診斷新技術(shù)與新方法,對液壓設(shè)備運行狀態(tài)及故障進行實時在線監(jiān)測及診斷將是提高液壓系統(tǒng)運行可靠性與安全性的一種有效手段。為此需要監(jiān)測液壓設(shè)備中的過程參數(shù),而有些參數(shù)無法或難以直接用傳感器或過程檢測儀表進行測量,而軟測量技術(shù)能夠有效解決這類問題。 首先,介紹了軟測量基本概念和常用的建模方法,利用機理建模的方法分析了液壓系統(tǒng)中的齒輪泵—比例溢流閥模型,并利用Simulink對模型進行仿真,為后續(xù)研究系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測奠定基礎(chǔ);通過機理分析找到與液壓系統(tǒng)含氣量有關(guān)的輔助變量,而后通過互相關(guān)的軟測量方法來研究含氣量的測量,在此基礎(chǔ)上利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對含氣量作定性分析。 其次,研究了應(yīng)變檢測技術(shù)在液壓系統(tǒng)的應(yīng)用,并通過實驗與常用壓力傳感器比較,在此基礎(chǔ)上利用應(yīng)變檢測技術(shù)測量液壓系統(tǒng)的壓差信號,并結(jié)合現(xiàn)代非線性處理技術(shù)研究了壓差信號與流體管道流動狀態(tài)的關(guān)系。 最后,詳細論述了SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 液壓設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與診斷概述
        1.1.1 液壓設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與診斷的意義
        1.1.2 液壓設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與診斷的發(fā)展概況
    1.2 軟測量技術(shù)綜述
        1.2.1 軟測量的概念
        1.2.2 軟測量的建模方法
        1.2.3 軟測量技術(shù)的應(yīng)用
    1.3 課題來源、論文主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點
2 齒輪泵—電液比例溢流閥數(shù)學(xué)模型的建立
    2.1 液壓動力系統(tǒng)多源診斷信號獲取及故障機理分析實驗臺介紹
        2.1.1 實驗系統(tǒng)組成及概述
        2.1.2 實驗臺液壓系統(tǒng)介紹
        2.1.3 數(shù)據(jù)采集與分析處理系統(tǒng)介紹
    2.2 齒輪泵—比例溢流閥的數(shù)學(xué)模型建立
        2.2.1 齒輪泵—比例溢流閥數(shù)學(xué)模型的建立
        2.2.2 模型參數(shù)的確定
    2.3 實驗與仿真分析
        2.3.1 實驗結(jié)果
        2.3.2 仿真結(jié)果
        2.3.3 參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響分析
    2.4 本章小結(jié)
3 液壓系統(tǒng)含氣量軟測量方法研究
    3.1 油液含氣量測量方法簡述
        3.1.1 含氣量的危害
        3.1.2 含氣量測量方法
    3.2 油液含氣量軟測量模型建立
        3.2.1 液壓油的體積彈性模量模型建立
        3.2.2 液壓油體積彈性模量實驗測量
        3.2.3 數(shù)學(xué)模型仿真
    3.3 實驗分析
        3.3.1 互相關(guān)法
        3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定性分析法
    3.4 本章小結(jié)
4 應(yīng)變檢測法在液壓設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與診斷應(yīng)用研究
    4.1 應(yīng)變檢測法原理
        4.1.1 電阻應(yīng)變片和電橋
        4.1.2 液壓油管應(yīng)變分析
    4.2 應(yīng)變檢測法性能
        4.2.1 獲取壓力信號的組橋方式
        4.2.2 應(yīng)變片測量與電阻式壓力傳感器比較
        4.2.3 三種壓力傳感器動態(tài)特性比較分析
    4.3 基于小波分解的管路壓差信號的分析
        4.3.1 獲取壓差信號的組橋方式
        4.3.2 管路壓差信號分析
    4.4 本章小結(jié)
5 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化在故障診斷中的研究
    5.1 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)可視化介紹
        5.1.1 SOM網(wǎng)絡(luò)模型與訓(xùn)練算法
        5.1.2 SOM網(wǎng)絡(luò)可視化實現(xiàn)
    5.2 利用SOM可視化在液壓動力系統(tǒng)故障診斷應(yīng)用研究
    5.3 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于函數(shù)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機械參數(shù)軟測量模型研究[J]. 谷立臣,賈永峰.  儀器儀表學(xué)報. 2006(06)
[2]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣體流量軟測量模型研究[J]. 仝衛(wèi)國,楊耀權(quán),金秀章.  中國電機工程學(xué)報. 2006(01)
[3]基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的軟測量方法及應(yīng)用[J]. 常玉清,王小剛,王福利.  東北大學(xué)學(xué)報. 2005(06)
[4]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模型軟測量技術(shù)及應(yīng)用[J]. 高林,顧幸生.  華東理工大學(xué)學(xué)報. 2004(05)
[5]Kohonen SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其演化研究[J]. 李宗福,鄧瓊波,李桓.  計算機工程與設(shè)計. 2004(10)
[6]一種用于動態(tài)流量軟測量系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法[J]. 唐勇,王益群,姜萬錄.  液壓與氣動. 2004(10)
[7]油液分析故障診斷中的信息融合問題[J]. 萬耀青,鄭長松,馬彪.  機械設(shè)計. 2004(09)
[8]軟測量思想與軟測量技術(shù)[J]. 黃鳳良.  計量學(xué)報. 2004(03)
[9]數(shù)學(xué)方法在油液監(jiān)測中的應(yīng)用[J]. 趙春華,嚴新平.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版). 2004(03)
[10]液壓系統(tǒng)油液污染度評估的加權(quán)灰關(guān)聯(lián)分析方法[J]. 顧冰芳,龔烈航,高久好.  潤滑與密封. 2004(02)

碩士論文
[1]基于自組織映射的故障診斷方法[D]. 顧一鳴.浙江大學(xué) 2006
[2]軟測量技術(shù)中的變量選擇方法研究[D]. 陳渭泉.浙江大學(xué) 2004



本文編號：3730206