为避免液压油缸泄露给液压系统带来的速度放缓和压力不足等问题,研究基于深度学习的液压油缸泄露故障自动诊断方法。深入分析液压油缸泄露故障机理,依据液压油缸泄露量,将泄露故障划分为正常、轻微、中度以及严重泄露四种状态,使用压力传感器采集各状态下的压力信号,利用小波包变换提取压力信号的小波包能谱熵特征,将其作为输入量,运用深度置信网络实现液压油缸泄露故障高精度自动诊断。实验结果表明:该方法能清晰呈现不同液压油缸泄露状态下的压力信号特点,且所得信号质量较高;利用压力信号的小波包能量谱自动诊断液压油缸泄露故障具有较高的可行性;该方法在准确诊断液压油缸泄露故障状态的同时,还能判断液压油缸泄露故障的形式。

桥式起重机吊运过程中所产生的游摆,是吊运过程中必须克服的。从桥式起重机的模型辨识试验出发,通过试验法获得桥式起重机的动力学模型。在防摆控制器设计方面,提出利用广义预测控制整定PID参数的方法,使得传统的PID控制器能够有效地抑制和消除起重机吊钩的游摆。仿真和试验结果均表明:这种PID控制器的设计方法是正确而有效的,对于实现起重机无人值守的自动控制具有重要意义。