液压系统故障智能诊断技术研究

王淑娇　李琳琳

摘 要：分析了神经网络诊断技术、专家系统诊断技术和小波分析诊断技术等智能故障诊断技术在液压系统故障诊断中的应用现状，指出了智能故障诊断技术今后的研究方向。

关键词：液压系统；智能；故障诊断；神经网络

液压系统是结构复杂的机电液综合系统，具有机电液耦合，结构时变性、非线性等特性，液压装置对污染敏感，容易产生各种故障，且故障形式多样，难于检测和判断。智能诊断技术在知识层次上实现了辨证逻辑与数理逻辑的集成、符号逻辑与数值处理的统一、推理过程与算法过程的统一、知识库与数据库的交互等功能，为构建智能化的液压故障诊断系统提供了坚实的基础。本文对液压系统的智能故障诊断技术现状进行了分析，并提出了今后的研究方向。

1.基于神经网络的液压系统智能诊断方法

1982年美国物理学家J. J. Hopfield提出了HNN神经网络模型，使神经网络的研究有了突破性进展。在液压系统的故障诊断中，广泛应用的是多层前向神经网络及反向传播算法。

基于神经网络系统的诊断基本原则是：把领域专家的经验输入网络，通过对故障实例和诊断经验的训练学习，依据一定的训练算法，使网络的实际输出在某种数学意义下是理想输出的最佳接近，对应于特定的输入征兆，产生一故障输出模式，可以模仿人类专家的直觉、联想、记忆等能力，能较好地解决知识不完全性或不确定情况下的故障诊断问题。……