针对传统BP网路进行液压泵故障诊断时,网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了将El-man神经网络应用于液压泵故障诊断的新方法,建立了Elman神经网络的应用结构模型,介绍了该网络的训练算法,阐明了液压泵故障诊断的实现过程.通过试验验证了该神经网络收敛速度快,学习记忆稳定,具有很好的学习功能;测试结果表明该诊断方法具有高可靠性,达到了预期的效果,可以用于液压泵故障诊断.

针对传统BP网络进行液压泵故障诊断时,网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出将Elman神经网络应用于液压泵故障诊断,建立Elman神经网络的结构模型,介绍了该网络的训练算法,阐明了液压泵故障诊断的实现过程.通过试验验证了该神经网络收敛速度快,学习记忆稳定,具有很好的学习功能;测试结果表明该诊断方法具有高可靠性,达到了预期的结果,可以用于液压泵故障诊断.

设计了压力、流量与温度的集成传感器既克服了实际测量时的位置限制又提高了测试系统的传感器精度运用蓝牙技术进行了传感器数据信息的传输系统设计在保证数据准确实时传输的同时突破了传统有线传输的局限.