[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有效
| 申请号： | 201811068376.0 | 申请日： | 2018-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN109083887B | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 顾清华;莫明慧;阮顺领;汪朝;卢才武;陈露;常朝朝 | 申请（专利权）人： | 西安建筑科技大学 |
| 主分类号： | F15B19/00 | 分类号： | F15B19/00;E02F9/22 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 710055*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于ACA‑BP算法的挖掘机液压系统的故障诊断方法，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，建立神经网络模型结构，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，将测试数据输入模型中，进行模型检测，输出故障原因，本发明在BP神经网络的权值训练过程中引入了蚁群算法，吸收蚁群的行为特征，通过其内在搜索机制，优化神经网络学习过程中权值，并将改进的算法用于挖掘机液态系统的故障诊断中。解决了目前BP神经网络主要采用梯度下降法对连接权值进行训练，收敛时间长、易于陷入局部极值等难题，增强了模型的故障诊断能力和误差逼近能力，提高了挖掘机的液态系统故障诊断的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 aca bp 算法 挖掘机 液压 系统 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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。
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