液压装载机转向系统复杂性,易受外界环境影响,从而频繁出现故障问题,给机器的正常运行带来了很大的风险和不便。基于此,对液压装载机转向系统智能故障诊断技术进行深入研究,介绍液压装载机转向系统的基本原理和组成,并从液压传动系统、液压泵、液压缸等方面对转向系统进行了详细分析。针对转向系统存在的故障问题,提出了智能诊断技术在液压装载机转向系统故障诊断中的应用,智能诊断技术结合先进技术,有效提高故障诊断的准确性效率,并详细研究了液压装载机转向系统智能故障诊系统的工作原理和流程。为了验证液压装载机转向系统智能故障诊断技术的有效性和可行性,通过对不同类型故障的模拟实验和实际故障的实时监测,结果表明,智能诊断方法在准确性和效率上均有明显的优势。

本文提出了一种基于全矢谱的RNN故障诊断方法。RNN是为了在保证在时序信息上能够提取出轴承的特征信息,并且根据全寿命周期的时序信息得到轴承的退化过程,并根据退化特征对于轴承故障信号进行分类。全矢谱技术利用同源双通道故障信息的完备性,并在此基础上,结合循环神经网络的网络特性,取代手工提取故障特征。经过试验结果验证了全矢循环神经网络(FV-RNN)方法提取得特征更加全面和准确,且该方法优于手工选择特征CEEMD以及单通道RNN网络模型。

针对径向柱塞式液压马达故障数据源较少、故障特征与振动信号之间对应关系不明等问题,运用某企业柱塞式液压马达扭矩测试平台收集其故障振动信号,对比径向柱塞式液压马达不同故障类型之间的振动数据特点,分析故障特征与振动信号之间的对应关系,丰富径向柱塞式液压马达故障诊断数据集,并提出基于深度卷积神经网络的径向柱塞式液压马达智能故障诊断方法。径向柱塞式液压马达故障实验结果表明:相比于正常振动信号而言,滚子和定子裂纹及磨损故障振动信号烈度较大,时域统计指标变化较明显,且频谱中有清晰的故障特征及其倍频成分;提出的智能故障诊断方法可以高效识别径向柱塞式液压马达9种健康状态,诊断精度高达99.85%,为径向柱塞式液压马达出厂前测试的智能诊断奠定了数据和理论基础。

在液压系统智能诊断中,样本不平衡将使得智能诊断模型容易学习到样本充裕的液压系统健康状态的诊断规则,忽略样本匮乏的健康状态诊断规则,致使模型诊断精度下降。针对上述问题,提出基于自定步调集成的液压系统智能诊断方法。该方法首先将多数类样本集根据不同的硬度等级分为k个容器;然后通过欠采样平衡每个容器对分类硬度的贡献,使重采样后每个容器中的样本硬度总和一致;在训练过程中不断更新自步因子,用来降低样本数量过多的容器采样权重

为了应对日趋庞杂的故障监测系统数据,针对单通道信号存在的信息遗漏以及传统智能诊断手工提取特征的复杂性和不通用性,提出了全矢深度学习滚动轴承智能诊断方法。首先,用全矢谱融合双通道的振动信号,得到全矢融合后的主振矢数据,克服了单通道振动信号信息不完整的缺点;然后,在此基础上构建全矢深度神经网络,结合稀疏编码和去噪编码算法,自适应地提取故障特征。最后,使用反向传播算法进行网络参数整体微调。试验结果表明,该方法能够自适应地提取更为有效的故障特征,提高了故障诊断准确率和稳定性,改善了传统方法的复杂流程。

该文针对电液伺服激振系统根据故障诊断的基本原理结合模式识别理论、人工智能理论和计算机科学建立了系统故障诊断的结构模式和学习算法.利用BP神经网络与遗传算法相结合的方法对系统故障进行模式识别和诊断缩短了平均诊断时间提高了诊断效率和故障识别精度.

随着科学技术，尤其是计算机技术的不断发展，液压控制系统故障的智能化诊断已经能够越来越被人们所重视了。该文主要对各种智能诊断方式的理论和具体方法进行叙述和探讨，提出了电液系统智能诊断领域未来的发展趋势，并对未来的发展重点加以阐述。

分析研究现代智能故障诊断技术，探讨人工智能技术在油液污染故障诊断方面的应用，使油液污染故障诊断更为科学、准确、有效。提高液压系统的可靠性.