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基于RBF神经网络的液压位置伺服系统故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对液压系统的非线性、时变、流固耦合的特点,提出双级径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型实现液压伺服系统故障检测与定位.采用第1级RBF网络作为液压伺服系统的故障检测滤波器,通过实际系统与RBF观测器输出的残差实现液压伺服系统故障检测.利用第1级RBF观测器的输出残差和网络结构参数,应用第2级RBF网络实现液压伺服系统典型故障定位.针对K均值聚类算法收敛速度慢的缺点,提出了改进K均值聚类算法和学习速率自适应调整算法,利用网络优化结构参数和学习率,加快神经网络收敛速度,减少运算量.实验结果表明,利用双级RBF神经网络能够有效地检测出液压位置伺服系统的故障,并能实现系统的故障定位. 相似文献
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张保刚 《自动驾驶仪与红外技术》2003,(4):52-55
为满足液压系统设计与维护的需要,本文对液压系统的污染问题进行了全面探讨,提出了控制污染的方法与改进措施。 相似文献
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本文论述了现代高性能军用运输自装卸车辆的液压传动系统的工作原理,并给出了有关压力系统的计算说明,该车的成功研制满足啊军用通信运输车辆的高速、可靠、稳定的要求。 相似文献
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概要介绍了美国及我国飞机液压系统军用规范的新要求及污染控制技术的发展趋势 ;根据污染控制理论及我国的具体情况 ,提出了对污染控制工作要实行“五全”与执行“三个”要求 ;回顾了我国飞机液压系统污染控制所经过的 3个历程及取得的成就 ,并提出了今后的任务及几点建议。 相似文献
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