1978 年瑞士物理学家 J.K.Hilpe fiekl 提出了 HNN 神经网络模型,是一种按 误差逆传播算法训练的多层前馈网络。自上世纪八十年代以来,在进行液压系统 故障诊断时,神经网络在模式识别、复杂系统控制、系统故障诊断等技术也得到 了应用,其中多层前向神经网络及反向传播算法应用最为广泛[1]。73839

石红雁等研究了液压系统故障诊断的高阶统计量——模糊神经网络法,即模 糊理论和神经网络相结合的一种产物,一般会使用这种方法来对液压系统的状态 进行诊断[2]。

张若青等在进行对于液压系统的测试研究时,采用了输出神经网络方法,该 方法的采用将网络变成液压系统的的完全模型,在通过 MATLAB 仿真时能够较 好地检测出一些难于发现的故障,这种方法与前馈时延网络和对角递归网络进行 比较研究,说明了在实时故障诊断系统中输出递归网络结构的优越性[3]。

1智能液压测试仪的组成

系统主要由 CPU8051、数显模块电路、多路信号采集及调理模块电路、USB

通信模块电路、以及电源电路等组成,智能液压测试仪系统组成

系统在工作时,安装在系统中的传感器对液压系统中的参数进行不断的检 测,并把这些检测到的参数转化为相应的电信号,经滤波和放大后送入 12 位串 行模数转换器。模数转换器将这些电信号转换为数字信号,然后进行滤波、运算 处理后,最后信号传输至显示模块,以便操作人员进行读取[4]。

2 智能液压测试仪的特点

智能液压测试仪主要适用于工程机械液压系统、工业液压系统及矿山液压系 统等行业对液压系统的流量、工作压力、温度、功率参数进行测试,并自动对测 试结果进行处理。

主要特点如下:论文网

(1)测量过程软件控制。本次设计中测试仪能够利用软件系统来对液压系统 进行智能化的检测。同时系统的硬件组成也可以在软件程序控制下实现体积小, 能耗低、可靠性高等优化。

(2)智能化数据处理。测试仪在对液压系统进行测试时会将测试到的结果同 步的进行处理,来提高测量的精度。此外,智能液压系统测试仪还能对测试结果 进行深入处理,以便获得更全面更高质量的信息。

(3)高度的灵活性。智能液压测试仪的工作核心是以软件为主的,工作过程 中对系统进行修改、复制都比较容易操作。而传统的液压测试系统,生产制作的

工艺相对繁琐,各方面的参数也不集中,一旦系统出现错误或者变动都会涉及到 各硬件元件的修改,不易于操作。

(4)通过单片机来对各个通道进行扫描采样。将检测到的参数进行检测之后 融合其相关性,对系统中传感器的信息进行比较、结合,来提高测试系统的精准 度、可靠性。

(5)多种输出形式。智能液压测试仪可以在 LCD 显示器上分时显示两路压力 值,并且通过左右两个发光二极管来区分两路压力信号;上位机可以进行显示、 打印等输出。

1.3 本课题研究的目的和意义

目前在机械设备中使用的液压设备都是由三部分组成,包括:机械、液压、 对于液压系统而言,随着机械自动化的程度逐渐的提升,液压系统也凭借自身的 特性,在高度自动化设备中占据重要的位置。所以,对于液压系统来说其可靠性 在工作中的要求越来越高,但是由于在对液压系统的故障进行诊断时会受到机 械、液压、电器等诸多因素影响,而且多数都是处在一个不可见的状态,因此在 对液压系统的状态进行检测、对故障进行诊断是有着极难克服的困难。能够引起 液压系统故障的因素也有很多,比如系统内部出现了油液污染、液压元件破损或 者老化引起的泄漏、液压冲击等都会使液压系统出现故障,所以为了提高液压系 统工作可靠性。在目前的技术支撑下,基于参数测量的故液压系统测试方法是比 较方便、有效并能被大众可以接受的。在判断液压系统工作状态是否正常时,主 要对两个重要的工作参数即压力和流量来进行测试,还需确认系统温度等辅导参 数的正常显示。综上所述,在对液压系统进行测试时,主要需要对流量、压力、 温度来进行测试,即本文所提出的智能液压系统测试仪的研制开发。

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