基于卷积神经网络的六面顶压机液压系统故障诊断

来源：机床与液压杂志2025年第15期北京时间：

作者：杜祥波，祁路方，曹阳，张跃亭，王跃桦，焦世龙，李建星

单位：精工锐意科技（河南）有限公司；精工锐意科技（河南）有限公司；精工锐意科技（河南）有限公司；精工锐意科技（河南）有限公司；精工锐意科技（河南）有限公司；精工锐意科技（河南）有限公司；精工锐意科技（河南）有限公司

摘要：六面顶压机液压系统作为人造金刚石合成的核心动力单元，长期在高温、高压及高频次循环载荷下运行，易出现密封失效、油液污染、阀组卡滞等故障，传统人工诊断方法效率低且依赖经验。针对这一问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的故障诊断方法。基于AMESim搭建六面顶压机液压系统仿真平台（缸径为800 mm），模拟液压泵、阀组、缸体及管路4类典型故障。通过采集6个液压缸进油口的压力和速度曲线，分析速度、压力和混合变量对模型准确率的影响。结果表明：输入单一压力曲线或速度曲线时，模型在测试集准确率最终均收敛至1，损失函数在第20、32次迭代后趋近于0；联合输入压力和速度时，模型准确率达95%以上，表明该模型具有较高的准确性和可靠性。

关键词：六面顶压机;液压系统;故障诊断;卷积神经网络

基金资助：精工锐意科技（河南）有限公司青年成长基金项目（202405）