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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
被引量：
5
1
作者
郭媛
熊戈
+1 位作者
曾良才
邓晨浩
《机床与液压》
北大核心
2021年第20期1-5,共5页
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...
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。
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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
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职称材料
TensorFlow监测液压缸内部微小泄漏量的研究方法
被引量：
1
2
作者
郭媛
邓晨浩
+1 位作者
曾良才
熊戈
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第12期13-18,共6页
现阶段普遍采用的内泄漏检测方法,实际上并没有做到液压缸微小内泄漏量的监测。为监测液压缸微小内泄漏量,提出了利用TensorFlow的研究方法。其中最大的创新点是设计了一种结构性的液压油传感器,并采用TensorFlow构建网络实施监测,将复...
现阶段普遍采用的内泄漏检测方法,实际上并没有做到液压缸微小内泄漏量的监测。为监测液压缸微小内泄漏量,提出了利用TensorFlow的研究方法。其中最大的创新点是设计了一种结构性的液压油传感器,并采用TensorFlow构建网络实施监测,将复杂的应变—微小泄漏量关系简化至可直接读取。主要内容是利用液压油传感器,提供给微小内泄漏一个缓冲部位,减少压力影响,同时连接液压油收集部位和PC端,构成整个监测系统对数据进行采集和处理,最后再利用TensorFlow实现无需人工的液压缸内部微小泄漏量监测。结果表明,结合液压油传感器和TensorFlow,提取原始数据并处理最终数据,可以监测液压缸微小内泄漏量,为液压系统的微小内泄漏量的监测提供了研究思路。
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关键词
微小泄漏量
液压缸
液压油传感器
TensorFlow
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职称材料
题名
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
被引量：
5
1
作者
郭媛
熊戈
曾良才
邓晨浩
机构
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
出处
《机床与液压》
北大核心
2021年第20期1-5,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51975425)。
文摘
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
Keywords
Small internal leakage of hydraulic cylinder
Simulation experiment
Neural network
Data analysis and prediction
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
TensorFlow监测液压缸内部微小泄漏量的研究方法
被引量：
1
2
作者
郭媛
邓晨浩
曾良才
熊戈
机构
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
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第12期13-18,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51975425)。
文摘
现阶段普遍采用的内泄漏检测方法,实际上并没有做到液压缸微小内泄漏量的监测。为监测液压缸微小内泄漏量,提出了利用TensorFlow的研究方法。其中最大的创新点是设计了一种结构性的液压油传感器,并采用TensorFlow构建网络实施监测,将复杂的应变—微小泄漏量关系简化至可直接读取。主要内容是利用液压油传感器,提供给微小内泄漏一个缓冲部位,减少压力影响,同时连接液压油收集部位和PC端,构成整个监测系统对数据进行采集和处理,最后再利用TensorFlow实现无需人工的液压缸内部微小泄漏量监测。结果表明,结合液压油传感器和TensorFlow,提取原始数据并处理最终数据,可以监测液压缸微小内泄漏量,为液压系统的微小内泄漏量的监测提供了研究思路。
关键词
微小泄漏量
液压缸
液压油传感器
TensorFlow
Keywords
Small Leakage Amount
The Hydraulic Cylinder
Hydraulic Oil Sensor
TensorFlow
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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1
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
郭媛
熊戈
曾良才
邓晨浩
《机床与液压》
北大核心
2021
5
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职称材料
2
TensorFlow监测液压缸内部微小泄漏量的研究方法
郭媛
邓晨浩
曾良才
熊戈
《机械设计与制造》
北大核心
2023
1
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