为提高千斤顶液压系统故障检测的准确率,提出基于多源数据融合的千斤顶液压系统故障检测方法,并结合长短期记忆网络,提升多源数据融合技术的检测性能。试验结果表明当迭代次数为600次时,改进多源数据融合故障检测模型就可以得到较好的故障检测效果;故障越严重,检测精度越高,马达漏油故障的检测精度高达99.4%;在4种算法中,改进多源数据融合模型的故障检测准确率最高,在训练集上为98.72%,在测试集上为98.54%。

针对小子样系统数据少且存在模糊信息不易进行准确可靠性增长分析和评估的问题,将基于相关函数的多源信息融合方法及模糊FMECA故障分析方法综合运用于小子样系统的可靠性增长设计研究。通过模糊FMECA分析解决模糊信息的影响,根据各潜在故障模式分别采取相应的改进措施,实现系统的可靠性增长。利用多源信息融合方法将仿真数据、类似型号冲压机失效数据与现场试验数据融合,并提出了基于信息融合的可靠性指标估计方法。以某新型冲压机的可靠性增长设计为例对提出的方法进行验证,结果表明改进后新机的可靠度远远大于原机,而失效率比原机低了数倍,系统可靠性得到了极大的提升。