基于BPNN的轧钢AGC液压系统故障诊断

简介

为了能迅速定位、解决AGC液压系统故障,本文对某钢厂冷轧机组AGC液压系统进行研究。本文对变分模态分解(VMD)参数设置进行了优化,并基于熵权法计算了压力信号提取出的数据特征的熵值及其熵权值,选择出最能反映系统正常和故障之间差异的数据特征。此外,构造AGC液压系统故障样本集,建立并训练BP神经网络模型。最后,测试证明了所提方法故障诊断的有效性。