基于BAS-BP模型HMCVT换段液压系统故障的诊断方法

摘要：

[目的]为了提高液压机械无级变速器(HMCVT)换段液压系统的平稳性和安全性,设计了一种应对换段液压故障的诊断方法.[方法]利用自主研发的液压机械无级变速器试验平台,获得5种油路故障状态模式数据集;通过数据预处理及随机抽取的方法得到120组单一故障样本集和21组组合故障样本集,基于天牛须搜索算法(beetle antennae search,BAS)和BP(back propagation)神经网络,对处理后的120组单一故障样本建立了故障诊断模型;对标准BP神经网络模型和优化型BP神经网络模型进行试验测试和比对研究.[结果]所使用的BAS-BP方法对试验样本实现了5种油路状态模式分类;与标准BP神经网络相比,BAS-BP方法可以更好防止网络受限于局部极小值,且故障诊断正确率提升10％.[结论]与常规优化算法相比较,BAS-BP方法所需训练时间短、收敛速度快,算法运行速率提升85.76％,拥有更好的稳定性和判别精度.特别需要指出的是,该方法对于组合故障的判别仍然有效.

关键词：故障诊断、BP神经网络、BAS算法、液压机械无级变速器

所属期刊栏目：46

分类号：U226.8+1(电气化铁路)

资助基金：国家重点研发计划;江苏省现代农机装备与技术示范推广项目;江苏省高校优秀科技创新团队项目

在线出版日期：2023-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：626-634