挖掘机液压系统故障诊断方法研究

论文摘要

随着挖掘机自动化水平的提高,液压系统的故障诊断已经成为现代挖掘机的关键技术之一,开展挖掘机液压系统故障诊断方法的研究,对于提高挖掘机的可靠性水平和施工效率具有重要的意义。本文以理论研究、仿真建模和实验分析为基础,对挖掘机液压系统故障检测和故障诊断方法进行了系统的研究,主要内容包括如下几个方面:1.研究了液压系统的故障模式和故障机理,分析了挖掘机液压系统关键液压元件模块化特点,研究了关键液压元件模型参数与故障模式和故障机理之间的对应关系;分析了挖掘机液压系统故障诊断研究中的几个关键问题,提出了挖掘机液压系统故障诊断研究策略。2.研究了动态PCA方法和动态主元模型,建立了挖掘机液压系统的基本回路建立了动态主元模型;通过研究多元统计量检验,提出了基于动态PCA的挖掘机液压系统的故障检测方法;通过分析挖掘机液压系统在实际使用中的特点,提出了在线建模方法和在线故障检测方法。3.提出了一种模糊规则化的ARX模型,称之为FARX模型,并将之应用于挖掘机液压系统的故障诊断之中。（1）研究了FARX模型非线性特征及其故障特征参数的提取过程,提出了基于FARX模型的挖掘机液压系统故障特征提取方法。（2）提出了基于FARX模型与FCM的挖掘机液压系统的故障诊断方法。该方法以目标故障特征为分类参考,使用FCM分类器对故障特征进行分类,判断系统的故障状态。（3）提出了基于FARX模型与RBF网络的挖掘机液压系统故障诊断方法。该方法使用目标故障特征训练RBF网络,建立RBF网络故障分类器;故障特征代入故障分类器所得到的输出即为故障诊断结果。4.将动态GRNN模型和多模型故障诊断相结合应用于挖掘机液压系统的故障诊断。（1）在GRNN模型中引入全局递归的反馈机制,提出了动态GRNN模型;研究了动态GRNN模型的基本结构和动态GRNN模型的多步预测方法。（2）结合动态GRNN模型与残差平方和检验,提出了基于动态GRNN模型的挖掘机液压系统故障检测方法;研究了多模型故障诊断,在故障检测方法的基础上,提出了基于多网络模型的挖掘机液压系统故障诊断方法。5.在AMESim系统仿真环境下,建立了SWE50型挖掘机工作装置及其液压系统的实体参数模型,设置了多种模拟故障;在SWE50型挖掘机实验平台上,设置了活塞磨损、阀芯运动不到位、阀芯磨损、球头松动、配流盘磨损等5类单一故障以及阀芯磨损+阀芯运动不到位、阀芯磨损+活塞磨损、球头松动+配流盘磨损等3类复合故障。采集了故障数据样本;仿真和实验验证结果表明:上述故障检测和故障诊断方法均能有效地应用于挖掘机液压系统。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 挖掘机发展概述
• 1.1.1 挖掘机发展简史
• 1.1.2 挖掘机的发展现状
• 1.2 液压系统故障诊断研究方法与现状
• 1.2.1 故障诊断技术概述
• 1.2.2 液压系统故障诊断研究现状
• 1.2.3 挖掘机液压系统故障诊断研究现状
• 1.3 论文的主要研究内容
• 1.3.1 课题来源和研究背景
• 1.3.2 论文的研究思路分析
• 1.3.3 论文主要研究的方法
• 1.3.4 论文的章节安排
• 第二章 挖掘机液压系统故障诊断研究策略
• 2.1 概述
• 2.2 液压系统故障模式与故障机理分析
• 2.2.1 液压系统故障模式分析
• 2.2.2 液压系统故障机理分析
• 2.3 挖掘机液压系统模型参数与故障对应关系研究
• 2.3.1 挖掘机液压系统的工作原理
• 2.3.2 挖掘机液压系统模块化与基本回路分析
• 2.3.3 基本回路模型参数与故障的对应关系研究
• 2.4 挖掘机液压系统故障诊断研究策略分析
• 2.4.1 挖掘机液压系统故障诊断研究的关键问题
• 2.4.2 挖掘机液压系统故障诊断研究策略
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于动态 PCA的挖掘机液压系统故障检测研究
• 3.1 概述
• 3.2 动态PCA方法
• 3.2.1 PCA方法的基本原理
• 3.2.2 主元的计算
• 3.2.3 动态PCA方法
• 3.2.4 动态主元模型
• 3.3 基于动态PCA的故障检测方法
• 3.3.1 多元统计量检验
• 3.3.2 动态PCA故障检测方法
• 3.4 基于动态PCA的挖掘机液压系统故障检测方法研究
• 3.4.1 挖掘机液压系统的动态主元模型
• 3.4.2 基于动态PCA的挖掘机液压系统故障检测方法
• 3.4.3 挖掘机液压系统的在线建模和在线故障检测
• 3.5 基于动态PCA的挖掘机液压系统故障检测方法检验
• 3.5.1 挖掘机液压系统仿真模型
• 3.5.2 挖掘机液压系统模拟故障设置
• 3.5.3 基于动态PCA的故障检测方法检验
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于FARX模型的挖掘机液压系统故障诊断研究
• 4.1 概述
• 4.2 FARX模型结构及故障特征提取方法
• 4.2.1 ARX模型结构及参数估计
• 4.2.2 FARX模型结构
• 4.2.3 基于FARX模型的故障特征提取方法
• 4.2.4 基于FARX模型的挖掘机液压系统的故障特征提取方法
• 4.3 基于FARX模型和FCM的挖掘机液压系统故障诊断研究
• 4.3.1 FCM分类方法
• 4.3.2 基于FARX模型与FCM的挖掘机液压系统故障诊断方法
• 4.4 基于FARX模型与RBF网络的挖掘机液压系统故障诊断研究
• 4.4.1 RBF网络分类方法
• 4.4.2 基于FARX模型与RBF网络的挖掘机液压系统故障诊断方法
• 4.5 基于FARX模型的挖掘机液压系统故障诊断方法检验
• 4.5.1 仿真建模
• 4.5.2 基于FARX模型的故障特征提取
• 4.5.3 基于FCM和 RBF网络的故障分类
• 4.6 本章小结
• 第五章 基于多网络模型的挖掘机液压系统故障诊断研究
• 5.1 概述
• 5.2 动态GRNN网络模型
• 5.2.1 广义回归的原理
• 5.2.2 GRNN网络结构
• 5.2.3 动态 GRNN模型结构
• 5.2.4 动态 GRNN模型的预测方法
• 5.2.5 挖掘机液压系统的动态 GRNN模型
• 5.3 基于动态 GRNN模型的挖掘机液压系统故障检测研究
• 5.3.1 基于动态 GRNN模型的故障检测方法
• 5.3.2 基于动态 GRNN模型的挖掘机液压系统故障检测方法
• 5.4 多网络模型的故障诊断方法
• 5.4.1 多模型故障诊断原理
• 5.4.2 基于多网络模型的故障诊断方法
• 5.5 基于多网络模型的挖掘机液压系统故障诊断方法
• 5.6 本章小结
• 第六章 挖掘机液压系统故障诊断实验研究
• 6.1 实验研究的目的
• 6.2 挖掘机实验平台与测量仪器
• 6.2.1 挖掘机实验平台
• 6.2.2 实验信号测量仪器
• 6.3 实验方案设计与故障样本采集
• 6.3.1 实验方案设计分析
• 6.3.2 实验方案的执行流程
• 6.3.3 实验故障样本采集
• 6.4 基于动态 PCA的挖掘机液压系统故障检测方法实验分析
• 6.4.1 动态主元模型
• 6.4.2 多元统计量检验
• 6.5 基于FARX模型的挖掘机液压系统故障诊断实验分析
• 6.5.1 故障特征提取
• 6.5.2 故障特征分类
• 6.6 基于多网络模型的挖掘机液压系统故障诊断实验分析
• 6.6.1 目标故障的动态 GRNN模型
• 6.6.2 多网络模型故障诊断
• 6.7 挖掘机液压系统故障诊断方案
• 6.7.1 故障诊断方法对比
• 6.7.2 故障诊断方案
• 6.8 本章小结
• 第七章 总结和展望
• 7.1 研究总结
• 7.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间主要的研究成果