第27券第6期 2014年11月
文章编号：10026673(2014）06-10203
机电产品开发与创新
Development & Innovation of Machinery & Eleetrical Products
基于概率神经网络的液压缸故障状态的识别
郭联金，刘云志
（东莞职业技术学院机电工程系，广东东莞523808）
Vol.27,No.6 Nov.,2014
摘要：设计液压缸泄漏的模拟实验，分别提取压力、位移信号的时城频域组合特征，利用概率神经网
熔作为故障分类器，对“无泄漏”、“轻微泄漏”、“严重泄漏三种故障状态进行识别与分类。采用 Matlab仿真的方法测试了径向基传播率和训练样本变化时模型的调练效果。
关键调：概率神经网络；液压缸；故障状态识别
中图分类号：TP206.3
文献标识码：Adoi:10.3969/j.issn.1002-6673.2014.06.040
Hydraulic CylinderFaultStateRecognition using Probabilistic Neural Network
GUO LianJin, LIU YunZhi
(Department of Electrical and Mechanical Engineering, Dongguan Polytechnic, Dongguan Guangdong 523808, China)
Abstract: Simulation experiment for hydraulic cylinder leakage was design. Cylinder pressure and displacement signals were detected, and the combination of time domain and frequency domain features were extracted respectively. Three kinds of fault condition "leak", "minor leaks","serious leak" were identified and classified by probabilistic neural network classifier. To test the training effect of the model in different radial
basis transmision rate and changing the training sample size by matlab simulation. Key words: probabilistic neural network; hydraulic cylinder; fault state recognition
0引言
液压缸作为液压系统的执行元件，若出现故障将直接影响液压系统基至整机的正常运作。如液压油缸内池瑞将导致液压系统的驱动力不足、速度变慢、运动不平稳。对液压紅的泄漏进行有效诊断，有利于提高设备可靠性、减少设备维修费用、降低产品成本目。
根据液压缸的泄滑机理设计了液压实验系统，采用
压力传感器检测滤压缸进油口的压力状态：采用位移传感器检测液压缸的运动状态，从采集信号中提取液压缸泄漏的故障特征参数。采用概率神经网络(PNN)模型对液压缸无泄漏、轻微泄漏、严重泄漏三种故障状态进行模式分类，分析训练样本的数量及质量、扩展函数 spread的取值对故障诊断结果的影响，同时验证了该法的有效性，为提高液压缸故障诊断的准确率提供了一种有效方法。
修稿日期：2014-07-11
项目来源：2013年度广东省高职教育机电类专业教育教学改革项目(jd201303）
作者简介：郭联金(1981-)，女，广东广州人，讲师，项士研究生。主要研究方向：机电液一体化技术。
102 万方数据
1液压缸泄露故障状态识别系统的总体设计
创建基于PNN的液压缸泄漏故障状态识别模型的步骤如图1所示。
(1)信号采集。通过压力传感、位移传感器采集
液压缸在无泄漏、轻微泄漏、严重泄漏3种工况下的压力、位移信号。
图1液压缸泄漏故障识别模型 Fig.1 Hydraulic cylinder leakage fault recognition model
(2)提取特征向量。提取压力、位移信号的时域、频域特征，组成故障特征向量。
(3)PNN结构的设计。根据输人特征向量的维数和液压缸的故障状态数确定概率神经网络的结构，如输入输出节点数。
(4)PNN的训练。把采集到的压力、位移故障特征参数送人已编写好的神经网络源程序中进行训练，形成故障特征库。
(5)故障的识别。利用前面训练好的故障特征数据库，把压力、位移特征向量作为检验样本输人训练好的神经网络，将此时网络的实际输出故障特征代码与训练样本的理想输出故障特征代码相比较，以此判断液压缸的工作状况。