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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.pdfSOM 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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煤矿机械COALMINEMACHINERYVOL32NO04APR2011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SELFORGANIZINGFEATUREMAP(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21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障的特点,选取能够表征全液压钻机故障特点的样本,设计相应的SOM神经网络,
编号:201312191514397228    类型:共享资源    大小:385.37KB    格式:PDF    上传时间:2013-12-19
  
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