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基于FTA和FNN的液压系统故障诊断方法研究

游张平 叶晓平 朱银法 胡笑奇

游张平, 叶晓平, 朱银法, 胡笑奇. 基于FTA和FNN的液压系统故障诊断方法研究[J]. 机械科学与技术, 2013, 32(12): 1855-1858.
引用本文: 游张平, 叶晓平, 朱银法, 胡笑奇. 基于FTA和FNN的液压系统故障诊断方法研究[J]. 机械科学与技术, 2013, 32(12): 1855-1858.
You Zhang-ping, Ye Xiao-ping, Zhu Yin-fa, Hu Xiao-qi. A Hydraulic System Fault Diagnosis Method Based on FTA and FNN[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2013, 32(12): 1855-1858.
Citation: You Zhang-ping, Ye Xiao-ping, Zhu Yin-fa, Hu Xiao-qi. A Hydraulic System Fault Diagnosis Method Based on FTA and FNN[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2013, 32(12): 1855-1858.

基于FTA和FNN的液压系统故障诊断方法研究

基金项目: 

国家科技支撑计划项目(2013BAC16B02)

浙江省自然科学基金重点项目(LZ12F02001)

丽水市公益性技术应用项目(2012JYZB34)

机械设计及理论浙江省重中之重学科

浙江理工大学重点实验室基金项目(ZSTUMD2011A005)资助

详细信息
    作者简介:

    游张平(1978-),讲师,博士,研究方向为设备智能故障诊断和机电液控制技术,youzping@163.com

A Hydraulic System Fault Diagnosis Method Based on FTA and FNN

  • 摘要: 针对液压系统故障的复杂性和不确定性等特点,传统的故障推理方法难以满足液压系统故障诊断的要求,提出了基于故障树分析和专家经验知识的模糊神经网络故障诊断方法。以起重设备液压系统为研究对象,建立故障树模型,基于故障树信息和专家经验知识,建立模糊神经网络诊断模型及并提取训练数据,在此基础上,运用统计参数法确定模糊预处理所需的模糊隶属函数。将训练好的网络模型应用于实例诊断,实验结果验证了该方法的实用性和有效性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-09-12
  • 刊出日期:  2015-06-10

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