[发明专利]一种基于ACA-BP算法的挖掘机液压系统的故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于ACA-BP算法的挖掘机液压系统的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：提取液压系统发生故障时反应液压系统状态的数据，得到训练样本；

步骤二：建立神经网络模型结构；

步骤三：导入训练样本，采用蚁群算法改进的BP神经网络建立故障模型；

步骤四：将测试数据输入模型中，进行模型检测；

步骤五：输出故障原因；

所述故障类型共8种，相应地，有8组训练样本，8种故障类型分别为：

X₁：液压泵周围产生噪声；X₂：整体无反应；X₃：整机动作缓慢故障分析；X₄：系统总流量不足；X₅：系统工作压力低；X₆：系统内泄漏；X₇：系统外泄漏；X₈：振动或噪声；

X₁对应的故障原因为：

y₁：吸油滤油器有故障；y₂：邮箱与液压泵之间的油管或管卡松动；y₃：液压泵邮箱缺油；y₄：液压油质量不佳；

X₂对应的故障原因为：

y₅：液压油供给不足；y₆：自减压阀故障；y₇：柱塞泵破损；y₈：发动机的连续不稳定；y₉：溢流阀故障；

X₃对应的故障原因为：

y₁₀：油泵压力排量降低；y₁₁：故障予系统溢流阀故障；y₁₂：故障所在子系统液压泵故障；

X₄对应的故障原因为：

y₁₃：发动机功率不足、转速偏低；y₁₄：液压泵磨损、泵油不足或液压泵变量机构失灵；y₁₅：管路或滤油器堵塞.通油不畅；y₁₆：油箱缺油；

X₅对应的故障原因为：

y₁₇：液压泵磨损内泄漏、泵油压力偏低；y₁₈：溢流阀调整不当、阀芯脏.卡滞；y₁₉：多路换向阀磨损、间隙过大或卡滞；

X₆对应的故障原因为：

y₂₀：液压泵内泄漏；y₂₁：液压缸及液压马达内泄漏；y₂₂：控制阀内泄漏；

X₇对应的故障原因为：

y₂₃：液压附件漏油；y₂₄：液压泵、密封损坏漏油；y₂₅：控镧阀密封损坏祸油；y₂₆：液压缸、液压马达漏油；y₂₇：液压马达漏油；

X₈对应的故障原因为：

y₂₈：缺少液压油、液压油中进入空气、粗滤器堵塞；y₂₉：液压泵密封失灵进空气、轴承或旋转体损坏；y₃₀：溢流阀工作不良；y₃₁：液压马达内部旋转体损坏；y₃₂：控制阀失灵。

2.根据权利要求1所述基于ACA-BP算法的挖掘机液压系统的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤一中，训练样本有多组，将提取的数据分别作为各组的训练样本，每组训练样本数据包括一种故障类型对应的多种故障原因。

3.根据权利要求1所述基于ACA-BP算法的挖掘机液压系统的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤二中，建立神经网络模型结构的方法如下：建立有一个隐含层的三层网络结构，确定每一层的神经元的个数：根据8种故障类型决定输入层为8个神经元，32个故障原因确定神经网络输出层为32个神经元，计算隐含层的神经元个数n_w＝n_e+n_y+k，其中n_e是输入层的神经元数，n_y是输出层的神经元数，k是1到10之间的整数。