基于神经网络的液压缸微小内泄漏数据分析及预测的研究

来源：机床与液压杂志2021年第20期北京时间：

作者：郭媛，熊戈，曾良才，邓晨浩

单位：武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室；武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室；武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室；武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室

摘要：液压缸的内泄漏是工程机械故障中难以避免的，该故障会降低液压系统的工作效率，严重的内泄漏还会引发安全事故。构建一种实时测量液压缸内泄漏的系统，提出一种模拟液压缸微小内泄漏的方法，采用压力应变片将流量变化转换为应变信号的实验模型，对实验数据进行分析并建立应变-流量的数学模型，利用神经网络的学习与训练，对内泄漏量进行预测。最后将实际微小内泄漏量与神经网络的预测值相比较。实验结果表明，神经网络具有高精度和高效率的预测能力，为液压系统的微小泄漏监测奠定了基础。

关键词：液压缸微小内泄漏;模拟实验;神经网络;数据分析与预测

基金资助：国家自然科学基金项目（51975425）