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SOM 神经网络在全液压钻机液压系统故障诊断中的应用.pdf

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SOM 神经网络在全液压钻机液压系统故障诊断中的应用.pdf

煤矿机械CoalMineMachineryVol.32No.04Apr.2011第32卷第04期2011年04月0引言神经网络输入输出的非线性映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体应用,特别是自组织和自学习能力,使其成为故障模式识别的一种有效方法和手段。本文以ZDY1900S型钻机为例,初步探讨了SOM神经网络在全液压钻机故障诊断中的应用。1SOM神经网络的结构自组织特征映射网络也称Kohonen网络,或者称为Self-OrganizingFeatureMap(SOM)网络,它是由芬兰学者TeuvoKohonen于1981年提出的。该网络是一个由全连接的神经元阵列组成的无教师自组织、自学习网络。Kohonen认为,处于空间不同区域的神经元有不同的分工,当一个神经网络接受外界输入模式时,将会分为不同的反应区域,各区域对输入模式具有不同的响应特性。图1二维SOM神经网络模型SOM网络的一个典型特性就是可以在一维或二维的处理单元阵列上,形成输入信号的特征拓扑分布,因此SOM网络具有抽取输入信号模式特征的能力。SOM网络一般只含有一维阵列和二维阵列,但也可以推广到多维处理单元阵列去。2SOM神经网络在钻机液压系统故障诊断中的应用2.1钻机液压系统的组成ZDY1900S型钻机液压系统原理图如图2所示。按照驱动执行元件所实现的功能,整个系统可分解为3个主要回路:回转回路,给进/起拔回路,卡盘、夹持器动作回路。图2ZDY1900S型全液压钻机液压系统原理图1.电动机2.主变量泵3、29.吸油滤油器4、30、35.截止阀5.回油滤油器6.冷却器7.主泵系统压力表8.多路换向阀9.副泵系统压力表10.单向阀组11.液压马达12.液压卡盘13.精滤油器14.夹持器15.给进起拔油缸16、18、36.单向节流阀17、起拔压力表19.给进压力表20.夹持器功能转换阀21.起下钻功能转换阀22.空气滤清器23.支撑油缸24.液压锁25.回油压力表26.油箱27.卡盘回油阀28.副泵功能转换阀31.副变量泵32.安全溢流阀33.调压溢流阀34.单向减压阀SOM神经网络在全液压钻机液压系统故障诊断中的应用贺康,庞海荣,代粉蕾(煤炭科学研究总院西安研究院,西安710054)摘要:利用神经网络的非线性映射及其高度的自组织和自学习能力,将SOM网络应用于钻机液压系统的故障诊断。根据钻机液压系统故

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