基于模糊ARX-RBF算法的负载敏感制动系统故障诊断
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简介
为了进一步稳定调控工程设备液压系统的运行状态,根据负载敏感制动阀结构特性,开发了一种采用蓄能器构建储能的负载敏感制动控制系统。高压油进入负载敏感节流阀后产生压力反馈实现阀芯调节,使液压缸缓冲腔中压力升高,完成系统制动。利用径向基函数(Radial basis function,RBF)网络分类器完成故障特征参数的归类,并建立液压回路模糊控制的自回归各态历经(Auto Regressive eXogenous,ARX),分析系统的故障种类与实际监测状态。研究结果表明:利用ARX-RBF模型分析具有复杂结构的非线性系统运行状态,利用输出结果快速预测控制器运行状态并实现误差参数的精确调整,实现误差大幅降低,显著改善控制效果。模糊ARX-RBF诊断模型达到了快速响应的状态,对负载敏感制动系统的分析发挥了重要作用。该研究对提高负载敏感制动系统运行稳定性以及后续的控制参数的调整具有很好的理论指导意义。相关论文
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