在深度信念网络(DBN)故障诊断模型中进行参数训练时容易出现局部搜索结果,导致DBN故障诊断模型训练效率降低并引起错误诊断的结果。为更加准确诊断复杂机电设备的故障,综合运用DS证据理论和优化深度信念网络故障诊断模型,构建了以优化深度信念网络为基础的多测点故障诊断方法。选择异步电动作为测试对象,完成电机的故障诊断,研究结果表明所有测点ICIM-DBN故障诊断模型都在30代训练时发生收敛,说明本文设计的混沌免疫算法可以获得全局最优结果。故障诊断准确率都提高到10%,并且轴承故障诊断准确率也可以达到98.6%。利用此方法能够准确分辨故障信号,可以实现对各个测点故障数据的综合判断,从而防止受故障信号衰减影响以及测试误差而降低故障诊断准确率情况。

采用莱维飞行策略对灰狼优化算法进行了优化,显著提升了算法的初期搜索性能。建立了LF-GWO算法求解FKCA模型,并给出了故障诊断步骤。通过实验验证结果表明经过800次迭代计算处理时,LF-GWO寻优形成的最小错误率2%,以LF-GWO/FKCA诊断测试集时获得了98%的正确率,只对点蚀与磨损的故障类型存在错误判断各一处情况。相比较FKCA和BP方法,采用LF-GWO/FKCA方法则可以将无标签缺齿数据归为第4类,从而实现与已知故障类型的区分,达到了更高的正确率,实际测试正确率为98%,显著提升故障诊断正确率。对齿轮箱的故障进行诊断仿真显示本文设计的诊断方法可以达到很低的错误率,表现出了优异的故障诊断性能。

为了解决闭式泵控系统液压缸流量不匹配问题并提升液压系统的能量效率,设计了一种变排量、变转速的非对称泵控液压系统控制方案。通过综合控制两个自由度来达到调控排量,实现了液压缸伸缩位置与运动速度的控制功能。此时控制转速和控制排量发生叠加,从而获得了更快的系统响应速度。最后,分别从速度开环、闭环控制方案,以及负载特性等方面对非对称泵控液压系统控制方案及其回路特性展开了仿真分析。研究结果表明:速度开环控制回路系统形成了不对称的速度,速度闭环控制回路系统则表现出更稳定的状态,其可以达到更高的位置控制精度,达到平稳运行状态,获得更优位置控制性能;闭环速度可以保持稳定状态,基本不受负载的影响。