路燈安裝車出租順德升降安裝車出租139 2829 2824 登高車出租, 順德升降安裝車出租, 順德升降安裝車租賃 基于神經網絡診斷系統的結構模型的登高車液壓系統故障診斷方法 液壓系統故障診斷神經網絡模型: 登高車液壓系統故障診斷中，診斷對象既有設備本身又有生產工藝過程，可以通過振動、噪聲、壓力和電流等信號來獲取故障特征信息。研究的信號有顯性參量和隱性參量，顯性參量包括電流、溫度、壓力和流量等，隱性參量包括振動和噪聲信號。進行故障診斷就是從這些信號中提取故障特征信息，形成網絡訓練的輸入輸出向量，供網絡的學習和識別。其過程如圖1所示。登高車液壓系統故障診斷的神經網絡的組建過程為：①診斷知識的獲取；②神經網絡的結構構造；③對神經網絡進行訓練，獲得網絡連接權值和閾值，形成知識庫。本文以登高車行駛液壓系統為代表，研究基于BP網絡的故障診斷模式。由選取的樣本相應確定網絡的輸入輸出神經元數目為8個和10個，通過不斷試算確定隱層的佳神經元數目為12，這樣就確定了網絡的結構。 獲取知識的獲取表現為訓練樣本的選擇和獲取，訓練樣本來源于同類診斷設備在正常工作狀態和故障狀態的各種特征參數。對于登高車液壓系統故障，本文確定系統的壓力、系統的溫度、馬達的轉速、液壓泵的馬力等顯性參量作為網絡的輸入，同時通過傳感器測定泵的噪聲和溢流閥的噪聲等信號，并提取信號的特征值共同作為輸入。網絡的輸入向量，一般對于網絡的c個類別的模式識別問題，每個類別分別有Ni（i=1，2，…，c）個訓練樣本向量，總計就有I=ci=1ΣNi個樣本向量。那么對應的期望輸出，即外監督信號為一個I列矩陣：與實際輸出作比較得信號誤差，對網絡進行訓練。訓練成功后，就會得到神經網絡的一個輸入層到隱含層的12×8的權值矩陣、一個12維隱層閾值向量、一個10×12的隱層到輸出層的權值矩陣和一個10維的輸出層閾值向量，這就是代表了該組登高車液壓系統訓練樣本的診斷領域的知識。
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