基于决策树方法的混凝土泵车液压油超温分析与识别

简介

工程机械的液压油超温由于设备规模大,影响因素多,导致运行过程中存在较强的不确定性。本文以混凝土泵车为研究对象,基于决策树算法分析了造成液压油异常高温的原因,了解了导致液压油超温的主要原因与各参数对液压油温度的贡献度。通过决策树模型(测试精度93.4%)找出了典型的超温原因,实施整改措施后液压油超温率降低7.4%,超温得到控制,降低了设备因液压油超温带来的潜在风险。数据挖掘在工程机械领域的应用大大提高了故障分析效率,明确了问题方向,为故障诊断与性能分析提供了一种新的思路。