液壓系統(tǒng)因其獨特的特性,在各個領域有著廣泛的應用。液壓設備的運行安全與狀態(tài)監(jiān)測是生產中的一項重要內容。由于液壓系統(tǒng)的所有部件都在封閉油路中工作,故障源的定位比較困難。為了解決這個問題,本文提出了一種基于物聯網技術的動態(tài)故障診斷方法GRNN模型的基于物聯網的智能控制,利用無線傳感器網絡技術在分布式液壓設備中各參數的實時測量和控制,遠程數據共享、故障信號的采集輸入GRNN模型故障觀察器,檢測閾值,通過實驗模擬準確診斷系統(tǒng)故障。實驗表明,該方法可以有效地應用于過程生產液壓系統(tǒng)中,保證系統(tǒng)的正常運行,降低設備故障率,提高生產效率。 

【文章頁數】：8 頁

【文章目錄】：
1 Introduce
2 Dynamic GRNN model based on Internet of things technology research overall design hydraulic system fault detection
    2.1 Summary of the internet of things
    2.2 Wireless Sensor Network
    2.3 Overall design scheme of the system
    2.4 Data signal acquisition research and design of hydraulic system
    2.5 Experimental study on data transmission in hydraulic system
    2.6 Data transmission performance test
3 Dynamic GRNN neural model theory
    3.1 Generalized regression neural network (GRNN)
    3.2 Dynamic GRNN model structure
4 Hydraulic system fault detection research
    4.1 Build a fault observer for GRNN model
    4.2 Based on the dynamic GRNN model of hydraulic system fault detection research
5 Experimental results and analysis
6 Conclusions


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于AMESim的電/氣比例壓力閥仿真與試驗[J]. 張偉,李淳潮,李志遠,尚堯.  液壓與氣動. 2020(03)
[3]厭氧塘污水處理系統(tǒng)液壓故障在線檢測仿真[J]. 李響,崔皓蒙.  計算機仿真. 2019(01)
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本文編號：3666160