基于优化神经网络的轧机HAGC系统内泄漏故障诊断方法研究

摘要：

针对轧机HAGC(Automatic Gauge Control System with Hydraulic Actuator)液压伺服阀系统内泄漏故障危害性较大、隐蔽性强、判定和定位难的问题,提出一种基于WOA-BP(Whale Optimization Algorithm-BP)神经网络的内泄漏故障诊断方法.建立轧机HAGC系统仿真模型,可模拟相关故障,获取各类工况数据,并有效提取出故障特征,可解决故障样本数据少、提取难等问题.利用鲸鱼优化算法改进的BP神经网络作为内泄漏故障识别与分类工具,对HAGC系统仿真与运行数据进行学习、识别.经验证,该方法能比较准确诊断HAGC系统内泄漏故障.

关键词：液压伺服、故障诊断、鲸鱼优化算法、神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：TH137

资助基金：湖北省农村农业厅攻关项目;武汉市企业技术创新项目

在线出版日期：2024-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：66-73