基于动态GRNN模型的挖掘机液压系统故障检测

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ｂｓｏｅｔｒｓｏｄＦｏｔｅｅｐｒｍｅｔｌｅｕｔ，ｔｓｆｎｌｂｅｖｄｔａｖｒ９ｅｐｋｈｅｈｌ．ｒｍｈｘｅｉｎａｓｌｉｉａｌｏｓｒｅｈｔｅ０％ｏｙｔｍａｌｒｒｓｉｙｏｆｓｓｅｆｕｔａｅｓ
中图分类号：Ｔ０．Ｐ２６３文献标识码：Ａ文章编号：１７６２—５８（０００ —０３ —０５１２１）３３５５
ＤｙｎａｍｉＲＮＮ．ａｓｄｆｃＧｂｅａｕｌｅｅｔｏｎｔｄｔｃｉｎｏｅａｖｔｒｈｙａｕｌｃｓｔｍｘｃａｏｄｒｉｙｓｅ
模型是一种全局递归的动态模型，有很强非线性收敛能力．先建立系统正常状态故障建立动态ＧＮ模型；具首ＲＮ计算动态ＧＮＲＮ模型的检测阈值；后将测试故障样本带入动态ＧＮ模型当中，残差平方和在对应阈值范然ＲＮ其
２．ｌｇｆＭｅｈｎｃｎｌｃｒｃｌｇｎｅｉｇ，Ｃｎｒｌｏｔｉｅｓｔ，Ｃｈｎｓａ４１０３，Ｃｉａ）ｏｅＣｌｅｏｃａｉａｄＥｅｔｉａａｌＥｎｉｅｒｎｅｔａｕｈＵｎｖｒｉｙＳａｇｈ０８ｈｎ
ｃｒｅｔｄｎｉｉｄＴｈｒｆｒ，ｈｓａｐｏｃｓｐｏｅｆｅｔｅｆｒｆｕｔｄａｎｓｓｏｘａａｏｙｒｕｉｏｒｃｌｉｅｔｅ．ｅｅｏｅｔｉｐｒａｈｉｒｖｎｅｆｃｉｏａｌｉｇｏｉｎｅｃｖｔｒｈｄａｌｙｆｖｃ
第８卷第３期
２１００年９月
中
国
工
程
机
械３
ＯＳｐ．２００１
ＣＨＩＳＯＵＲＮＥＥＪＮＡＬＯＦＣＯＮＳＴＲＵＣＯＮＭＡＣＨＩＲＹＴＩＮＥ
基于动态ＧＲＮＮ模型的挖掘机液压系统故障检测
ＡｂｔａｔｎｔｉｓｕｙａｄｎｍｉａｌｄａｎｓｓａｐｏｃｓｐｏｏｅａｅｎｔｅＧｅｅａｅｒｓｉｎｓｒｃ：Ｉｈｓｔｄ，ｙａｃｆｕｔｉｇｏｉｐｒａｈｉｒｐｓｄｂｓｄｏｈｎｒｌＲｇｅｓｏＮｅｒｌｔｒ（ＮＮ）ｆｒｈｄａｌｙｔｍｓｏｏｓｒｃｉｎｍａｈｎｒ．ｙａｃｍｏｅｔｌｂｌｕａＮｅｗｏｋＧＲｏｙｒｕｉｓｓｅｆｃｎｔｕｔｃｉｅｙＡｓａｄｎｍｉｄｌｃｏｗｉｇｏａｈｒｃｒｉｎ，ｈｓｍｅｈｄｐｓｅｓｓｈｇａａｉｔｆｎｎｉｅｒｃｎｅｇｎｅＦｉｓｌ，ｈｙａｉｅｕｓｏｔｉｔｏｏｓｓｅｉｈｃｐｂｌｙｏｏｌａｏｖｒｅｃ．ｒｔｙｔｅｄｎｍｃＧＲＮＮｉｎｍｏｅ，ｏｅｈｒｗｉｔｅｔｇｔｒｓｏｄ，ｓｅｔｂｉｈｄｕｄｒｎｒｌａｌｃｎｉｉｎ．ｔｒｔｓｉｇｆｕｔｄｌｔｇｔｅｔｉｔｓｉｈｅｈｌｉｓａｌｅｎｅｏｍａｕｔｏｄｔｓＡｆｅｅｔａｌｈｓｎｓｆｏｎ
贺湘宇何清华蒋，，
（．沙理工大学汽车与机械工程学院，湖南长沙１长
苹。何志勇，
４０８）１０３
４００；．南大学机电工程学院，湖南长沙１０４２中
摘要：提出了一种针对工程机械液压系统的动态广义回归神经网络（ＲＮ）型的故障诊断方法．ＧＮ模动态ＧＮＲＮ
ｓｍｐｌｓａｅｉｕｔｅｎｔｈｉｄｌｔａｌｓｃｎｔｎｂｅｔｃｅａｔｅｓａｅｓｍｆｒｓｄａｓａｄａｅｒｎｐｔｄｉｏｔｓｍｏｅ，ｈｅｆｕｔａｈｅｅｄｅｔｄｖｉｈｑｕｒｕｏｅｉｕｌｎ
ＨＸｉｎ－ｕ，Ｈｉｇｈａ，ＪＡＮｉｇ，ＨＺｉｏｇ＿ＥａｇｙＥＱｎ－ｕＩＧＰｎＥｈ－ｎｙ
（．ｏｌｇｆＡｕｏｂｌｎｅｈｎｃｌＥｎｉｅｒｎ１ＣｌｅｏｔｍｏｉａｄＭｃａｉａｇｎｅｉｇ，ＣｈｎｓａＵｎｉｅｓｔｆＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙｅｅａｇｈｖｒｉｏｃｅｃｎｃｎｌｇ，Ｃｈｎｓａ４１１ｙａｇｈ０１４，Ｃｉａｈｎ
围内即可判定故障．通过实验分析，于动态ＧＮ基ＲＮ模型的故障检测方法准确地诊断出了９％以上的系统故０
障，实验结果表明，一方法能够有效地应用于挖掘机液压系统的故障诊断．这
关键词：液压系统；工程机械；障诊断；故广义回归神经网络