液压机械无级变速箱换段液压故障诊断的BP方法
Journal of Chinese Agricultural Mechanization（2016）
摘要
提出一种针对液压机械无级变速箱离合器液压系统的故障诊断方法。首先,试验得到87组压力数据并进行数据预处理;而后,通过随机抽取的方法得到训练样本集与测试样本集,基于BP神经网络对训练样本集进行训练并得到故障判别模型,使用该模型对随机样本集进行分类测试;最后,基于神经网络特征选择方法对所得分类模型进行属性约简,并对BP神经网络的多值分类作了比较研究。结果显示:BP二值分类方法对正常及4种典型故障模式的平均识别率分别为98.89%、99.78%、99.78%、99.11%、99.78%;BP多值分类方法对5种典型油路状态模式的平均识别率分别为97.11%、99.78%、99.33%、99.56%、100%;正常模式、活塞卡住、密封圈损坏、油道阻塞与密封不严分别可约简3、4、3、3、3个样本属性。该结果表明:换段期间的油压波动与各故障模式之间存在特异性关联,可通过BP网络方法进行模式分类,但该方法对于组合故障判别无效,还有待进一步研究。
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