基于虚拟仪器和BP神经网络液压系统故障诊断

›› 2011, Vol. 24 ›› Issue (9): 128-.

基于虚拟仪器和BP神经网络液压系统故障诊断

龚水清,王崴

(空军工程大学导弹学院,陕西三原 713800)

出版日期:2011-09-15 发布日期:2011-10-24
作者简介:龚水清(1987—),男,硕士研究生。研究方向:虚拟仿真,故障诊断。

Fault Diagnosis of Hydraulic Systems Based on Virtual Instrument and BP Neural Network

GONG Shui-Qing, WANG Wai

(The Missile Institute,Air Force Engineering University,Sanyuan 713800,China)

Online:2011-09-15 Published:2011-10-24

摘要/Abstract

摘要：

针对液压系统故障诊断中存在的检测和分析判断困难、耗时费力且准确度不高等诸多问题,提出了一种基于虚拟仪器和BP神经网络技术的液压系统远程故障诊断系统的设计。利用虚拟仪器数据采集、分析和处理能力以及其开放性特点,实现了对液压系统故障的实时远程监测判断。利用BP神经网络技术对历史监测数据的分析判断,实现了对液压系统将来工作状态的预测,发现潜在故障,做好预防措施。该方法具有良好的软件交互界面,操作简单,准确度高。

关键词: 液压系统, 虚拟仪器, BP神经网络, 故障诊断

Abstract:

The difficulties of analysis and detection,the cost of time,the low veracity of estimation was found in diagnosis for hydraulic system.Then a design scheme of fault diagnosis for hydraulic system was put forward.Through the function of powerful abilities to collect,analyze and deal with the data,the long-distance survey of hydraulic system was realized.Through the analysis of historical data by using BP neural network,the forecast of future state was achieved.A favorable interface of software,simple operation,high veracity and beneficial practical value are the most obvious characters of this method.

Key words: hydralic sistem;virtual instrument;BP neural network;fault diagnosis

中图分类号:

TP277.3

龚水清, 王崴. 基于虚拟仪器和BP神经网络液压系统故障诊断[J]. , 2011, 24(9): 128-.

GONG Shui-Qing, WANG Wai. Fault Diagnosis of Hydraulic Systems Based on Virtual Instrument and BP Neural Network[J]. , 2011, 24(9): 128-.

[1]	孟晓姣,张世巍,李小健,李敏玥,宋丙鑫,路宏敏. 一种基于BP神经网络的车载通信设备性能评估方法[J]. 电子科技, 2021, 34(5): 24-28.
[2]	闫书豪,乔美英. 基于一维WConv-BiLSTM的轴承故障诊断算法[J]. 电子科技, 2021, 34(4): 75-82.
[3]	仝兆景,秦紫霓,赵运星,芦彤,郑权. 基于贝叶斯网络的变压器故障诊断研究[J]. 电子科技, 2021, 34(3): 43-47.
[4]	陈胜利,王新掌,许孝卓. 永磁同步电机失磁故障电磁仿真分析[J]. 电子科技, 2021, 34(10): 32-37.
[5]	朱轶峰. 基于WiFi-BP的室内定位算法[J]. 电子科技, 2020, 33(8): 74-79.
[6]	佟博,刘韬,刘畅. 基于生成对抗网络的轴承失效信号生成研究[J]. 电子科技, 2020, 33(4): 28-34.
[7]	杨宇,曾国辉,黄勃. 基于人工鱼群算法和LS_SVM的变压器故障诊断[J]. 电子科技, 2020, 33(11): 36-40.
[8]	张长青,杨楠. 基于混合神经网络的车牌字符识别技术[J]. 电子科技, 2019, 32(9): 51-54.
[9]	孙李阔,王代强. 基于Elman神经网络的模拟电路故障诊断研究[J]. 电子科技, 2019, 32(6): 26-30.
[10]	管胜,阮方鸣,周奎,苏明,王珩,邓迪,李佳. BP神经网络预测电极速度影响放电参数分析[J]. 电子科技, 2019, 32(6): 43-48.
[11]	朱望纯,程浩,高海英. 自适应谱减声发射消噪及轴承故障诊断[J]. 电子科技, 2019, 32(4): 16-20.
[12]	杨丝琪,陈维,张晴晴,谢烨. 基于规则推理的输电网络故障诊断方法[J]. 电子科技, 2019, 32(3): 42-46.
[13]	牟竹青. 基于KPCA-LSSVM的单向阀故障诊断研究[J]. 电子科技, 2019, 32(3): 10-15.
[14]	毕灶荣，童东兵，陈巧玉. 基于快速MFCC计算的说话人识别系统的设计[J]. , 2018, 31(4): 25-.
[15]	张朝林，范玉刚. 高压隔膜泵运行状态远程监测系统的设计[J]. , 2018, 31(4): 40-.