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基于BP神经网络的液压缸内泄漏诊断
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2018-03-07
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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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