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题名钻机回转液压系统仿真与健康评估
被引量：1
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作者
李兆奎
田慕琴
宋建成
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机构
太原理工大学矿用智能电器技术国家地方联合工程实验室
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出处
《现代电子技术》
2022年第23期105-108,共4页
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基金
山西省重点研发计划项目(202003D111008)
山西省自然科学基金重点项目(201901D111008(ZD))。
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文摘
针对钻机实际故障数据获取较难和性能退化的非线性等问题,提出一种基于RBF神经网络的钻机回转液压系统健康状态评估方法。使用AMEsim软件搭建回转液压系统仿真模型,模拟了液压泵内泄露和液压马达内泄露,采集了样本数据并提取特征量,通过主成分分析法(PCA)对特征量进行降维处理,使用K均值算法(K⁃means)和粒子群优化算法(PSO)优化RBF神经网络参数,通过训练建立RBF神经网络健康评估模型,输入PCA处理后的数据,评估模型自动输出评估结果,实现了钻机回转液压系统健康状态的智能评估。结果表明,该方法具有较高准确性和可靠性,可用于钻机回转液压系统的健康评估,并为进一步开展钻机液压系统智能故障诊断和健康评估奠定了研究基础。
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关键词
钻机回转液压系统
智能化
健康评估
rbf神经网络
主成分分析
k⁃means⁃pso⁃rbf神经网络
AMESIM仿真
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Keywords
drilling rig rotary hydraulic system
intellectualization
health evaluation
rbf neural network
PCA
k⁃means⁃pso⁃rbf neural network
AMEsim simulation
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分类号
TN919-34
[电子电信—通信与信息系统]
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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