资料介绍
由于液压系统能够以较小的体积提供较大的力和扭矩,且振动和冲击较小,被广泛应用于工业中。液压缸是常用的液压执行元件,其故障将直接影响机械系统的正常工作和使用寿命。内泄漏是常见的液压缸故障模式,导致液压油的压力能转换为热能,进而使油温升高,严重影响液压系统的性能和效率。内泄漏可使液压缸出现爬行、动力不足、保压性能差等问题,严重影响液压系统的平稳性和可靠性。因此,准确识别液压缸内泄漏对保障液压缸正常工作非常重要。
液压缸是工程机械中常用的执行元件,内泄漏是其常见的故障模式,将严重影响机械系统的工作效率和安全性,及时识别液压缸内泄漏能够保证液压缸的安全正常工作。通过小波分解提取液压缸进口压力信号特征,利用BP神经网络建立分类器,实现了对液压缸内泄漏的智能识别,分类准确率高,提高了液压缸内泄漏故障诊断的效率,为实现液压缸智能状态监控提供了基础。
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