基于深度神经网络的电液伺服泵控系统健康评估研究

来源：机床与液压杂志2024年第9期北京时间：

作者：刘克毅，李渊，王飞，陈革新，王梦，张亚欧

单位：新疆工程学院新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室;新疆工程学院机电工程学院;吉林大学机械与航空航天工程学院；新疆工程学院新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室;新疆工程学院机电工程学院；新疆工程学院新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室;新疆工程学院机电工程学院;燕山大学机械工程学院；新疆工程学院新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室;新疆工程学院机电工程学院;燕山大学机械工程学院；新疆工程学院新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室;新疆工程学院机电工程学院；新疆工程学院新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室;新疆工程学院机电工程学院

摘要：电液伺服泵控系统具备功重比高、响应快等优点，在多领域得到广泛应用，但如何针对该系统开展更有效健康评估，进一步保障系统的安全性和可靠性成为必须面对的问题。按照明确原理、建立数学模型、建立仿真模型、仿真分析的思路针对健康评估方法开展研究，提出油液体积含气量、气隙磁密、泄漏系数3个健康评估指标并确定阈值，构建了LGA（LSTM-GRNN-ANN）深度神经网络健康评估方法并进行仿真分析，结果显示该方法准确率约为97.48%，比LSTM、GRNN健康评估方法具有更高的准确率，为继续深入开展电液伺服泵控系统健康评估的研究提供了理论支持。

关键词：电液伺服泵控系统;健康评估;LGA深度神经网络;仿真分析

基金资助：新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目（2022D01A51;2022D01B135;2022D01A244）；新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室自主课题（KLXGY-Z2402）