液压起升机构的非线性动力学研究

通过建立一个较完整的液压起升机构在起升作业时间的非线性多自由度动力学模型,采用自适应步长的四阶Ｒｕｎｇｅ－Ｋｕｔｔａ法,求解系统非线性动力学方程组,并对吊重瞬间离地起升这一典型工况进行动态仿真。另外,着重分析起升机构液压系统和机械系统的动态特性,为液压起升机构的设计提供了理论依据。     

基于模糊神经网络汽车车厢举倾机构液压系统的故障诊断

为了能够有效地对汽车车厢举倾机构液压系统进行故障诊断,深入地分析了模糊神经网络在其中的应用.首先,分析了汽车车厢液压举倾机构的常见故障;接着,研究了基于模糊神经网络汽车举倾机构液压系统故障诊断的基本理论;最后,进行了仿真分析,分析结果表明,该方法具有较高的故障诊断精度.     

一种新型起升机构及其液压系统的设计

该文设计了一种用于特定场合的后铰支点可移式结构的新型起升机构,利用起升油缸和水平油缸共同驱动实现负载由水平状态到垂直状态的起升过程.并根据该机构的运行工况设计了液压系统原理图和控制流程.通过样机验证,该机构满足使用要求.     

基于Elman神经网络的液压起竖系统故障诊断研究

液压起竖系统故障机理复杂、故障现象隐蔽,依靠传统方法难以及时准确地诊断故障.因此,提出采用Elman神经网络来对液压起竖系统实施故障诊断.利用Elman神经网络建立了故障诊断模型,通过典型特征故障的学习训练后,应用于液压起竖系统的故障诊断.结果表明该诊断方法运行速度快、诊断准确且容易实现.     

叉车起升液压缸自动下滑故障诊断

叉车作为一种操作方便、工作效率高的工程机械，在各厂矿企业及港口的装卸作业中得到广泛应用，且使用率非常高，各种故障时有发生，其中起升液压缸自动下滑就是较常见的故障之一。 叉车起升液压系统一般由油箱、工作油泵、换向阀、２个单作用活塞式液压缸及油管和滤清器等组成     

基于模糊神经网络的液压动力机构故障诊断研究

介绍了模糊规则网络的原理及算法,并用该网络对一种由三通阀和差动液压缸构成的液压动力机构的故障进行了趋势预测.实验证明:用模糊神经网络技术能够及时准确的预报机器故障,为机器的尽快维修提供了可靠的依据.     

基于模糊神经网络的液压动力机构故障诊断研究

介绍了模糊规则网络的原理及算法.并用该网络对一种由三通阀和差动液压缸构成的液压动力机构的故障进行了趋势预测.实验证明:用模糊神经网络技术能够及时准确的预报机器故障,为机器的尽快维修提供了可靠的依据.     

遗传算法与神经网络组合的塔式起重机起升机构模糊优化设计

考虑到设计参数取值的不确定性,在满足承载能力和传动比分配要求条件下,以起升机构的减速器中心距最小为优化目标,建立该问题模糊优化的数学模型。按最大隶属度原则求出最优水平截集,将模糊优化间接转化为普通优化问题。另外,通过神经网络方法得出网络权值和阀值以拟和待求系数,应用Matlab遗传算法工具箱寻求问题最优解,从而提高设计精度和搜索效率。     

600t液压起升门式起重机

介绍了针对中国第一重型机械集团有限公司用于伊朗加氢反应器的项目而研制的600 t液压起升门式起重机,它的研制成功是我国此类型起重设备的首创。着重论述了该机的创新研究与设计特点及主要技术参数,为今后进一步开发类似的起重设备有很大的参考价值。     

基于神经网络理论的液压系统故障诊断系统

为了实时、准确地对液压系统的故障进行诊断,开发了一套基于神经网络理论的液压系统故障诊断系统,利用PC机强大的数据处理能力对采集的数据进行实时处理并直观地显示处理结果,极大地提高了诊断速度和准确度。将此系统应用于某型车辆液压系统的故障诊断,达到了比一般故障诊断系统更好的准确度和更快的速度。     

车辆液压系统遗传神经网络诊断技术研究

基于AMEsim建立了牵引-制动型液力变矩器液压系统仿真模型,通过注入不同故障信息,分析变矩器进口压力不稳定的故障原因,生成了仿真故障样本。通过试验,采集待检测的液压故障样本,基于遗传神经网络以仿真故障样本为训练样本,对待检测故障样本进行了模式识别。试验结果表明,故障仿真模型可以较好的模拟液压系统故障,将其与遗传神经网络相结合可以实现故障的智能诊断。     

基于模糊神经网络的液压系统故障诊断方法

根据专家系统基本原理,结合古典信号处理方法、模糊理论、神经网络理论,建立了系统故障诊断系统的结构形式和学习算法。以此为基础编制了厚度自动控制（AGC）系统故障诊断专家系统软件。利用模糊诊断理论进行模糊推理以解决系统故障的实时诊断,利用神经网络对模糊推理模型训练以提高诊断的准确率,并可对未知的知识进行学习和补充。通过实验证明所用方法有效。     

基于模糊综合评判的液压系统故障诊断方法研究

针对液压系统故障的多发性、设备构造复杂性的特点,通过对现有故障诊断方法的分析,应用模糊综合评判理论,提出了液压系统故障诊断模糊综合评判方法。以起重设备液压系统为研究对象,通过分析该系统的故障形式,建立了模糊综合评判模型,进行了量化分析和算法研究,研究表明,这种方法可以可靠、高效地判断液压系统故障。     

基于模糊神经网络的气体密封故障诊断

针对传统的依靠单一参数对密封状态监测的不足,利用模糊神经网络处理问题的能力,综合多种密封参数的信息,建立针对密封状态监测的模糊神经网络系统,提出基于模糊神经网络的故障诊断的方法。该方法确定泄漏量、端面温度、气膜厚度、阻封气泄漏量作为密封的监测参数,并确定各个参数的隶属函数;通过大量的历史数据、MAT-LAB模拟数据和专家知识分析得到各个特征参数值和修正值,建立5种密封状态的输出模式;通过隶属函数实现输入样本的模糊化;通过MATLAB编程来设计、优化神经网络结构,利用历史数据训练神经网络。通过实例分析验证了建立的模糊神经网络的实效性。     

混凝土泵车液压系统故障诊断

针对泵车液压系统结构复杂、故障不易发现的特点,提出了一种基于故障树最小割集的故障诊断方法。以泵送主油路无压力这一典型故障为顶事件,建立故障树模型,再通过最小割集的求解和重要度分析对其进行定性和定量的分析,并以此为依据从大到小排序,确定故障诊断的最优程序。     

模糊理论在液压系统故障诊断中的应用

通常液压系统的故障诊断大多是根据专家经验来进行的。但往往有些故障模糊不清,加上其诊断准确性受专家经验限制,系统故障误诊现象时有发生。本文应用模糊综合评价理论方法错容性好、评价方法简单等特点,对液压系统故障进行智能综合评价,达到可靠、高效评价的目的。     

浅谈液压系统故障诊断的方法

介绍了液压系统故障的主观诊断法、数学模型诊断法和智能诊断法,以及各种具体故障诊断方法的特点及应用,指出专家系统与神经网络的有机结合,将成为智能故障诊断技术的发展方向.     

基于模糊理论的工程机械液压系统故障诊断

首先系统介绍了建立在模糊理论基础之上的一种液压系统故障诊断法数学模型的详细建立过程,并陈述了该方法在工程机械液压系统故障诊断中的应用原理和过程,然后以某型双钢轮液压振动压路机行走液压系统为实例,应用该模糊诊断法对其液压系统进行故障诊断,找出了故障源,经过维修使液压系统恢复正常工作。     

基于故障树的汽车起重机液压故障诊断专家系统

根据汽车起重机液压系统故障诊断的特点,建立了汽车起重机液压故障诊断专家系统。该系统提出将故障树和模糊神经网络相融合,并以汽车起重机常见故障为例建立了相应的故障树模型,完成了基于专家规则表示与模糊表示下知识数据库的构建与推理机的实现。解决了传统专家系统知识获取困难的问题;运用模糊神经网络的自学机制,保证知识库的完整性和正确性;实现了对汽车起重机液压系统的故障诊断内容的不断的更新和扩充,并及时将已发生及预测到的的故障写入数据库中,提高了查找故障的准确率及效率,有利于预防和控制汽车起重机液压系统的故障。