基于信息融合的液壓缸故障模式識別方法研究.pdf_第1頁
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1、武漢理工大學碩士學位論文基于信息融合的液壓缸故障模式識別方法研究姓名：張衛(wèi)兵申請學位級別：碩士專業(yè)：機械工程指導教師：趙秀栩201205AbstractHydraulicsystemshavemanyleadingfeatures，suchaslightweightstructures，easyimplementationofpolelessspeedadjustingandremotecontrol，andmoreover，their

2、operationsalestableThereforetheyalewidelyappliedinnumerousengineeringfieldsandplayakeyroleinnumerousengineeringequipment，includingdriveringandcontr01Thetimelyandaccurateimplementationofhydraulicsystem’Sfaultdiagnosisandi

3、tsnormaloperationisplayingasignificantroleinimprovingefficiency，reducingmaintenancecostsandreducingunnecessaryeconomiclossesAstheexecutionelementofhydraulicsystem，hydrauliccylinder’failurewilldirectlyinfluentthehydraulic

4、systemorevenoverallunitInformationfusiontechnologyisusedinhydrauliccylinder’faultdiagnosisbasedontheanalysisofcurrentresearchRedundancyandcomplementaryinformationofeachsensoraremadefilll嘁，thedecision’Saccuracyandrobustne

5、ssofsystemaleimprovedThefailuremechanismofhydrauliccylinder’intemalleakageWasfirstintroducedinthispaper，testbenchWasbuilttosimulatehydrauliccylinder’intemalleakageThesuitablehardwareswerechoosedandthedataacquisitionwerep

6、rogrammedtorealizethesignalacquisitionAfterSignalcharacteristicswereacquired，informationfusiondiagnosismethodWas西VenbasedontheBPneuralnetworkandWastestedinhydrauliccylinder’intemalleakageDuetotheinfluenceofuncertaintyfac

7、tors，informationfusiondiagnosismethodbasedontheBPneuralnetworkhascertainshortcomingsinthefaultdiagnosisofhydrauliccylinder’SinternalleakageDSevidencetheory’advantageindealingwitlluncertainknowledgemakesupthisdeficiency，b

8、utstillCan’tachievecompletediagnosisAftertheabovemethodswereexplored，comprehensivediagnosismethodbasedontheBPneuralnetworkandtheDSevidencetheoryWasgivenandWastestedeffectiveThisstudyprovideanewwayforimprovingtheaccuracyr

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