基于GoogLeNet的多级液压缸故障诊断方法

作     者：曹秋涵 赵俊鹏 石健 薛子良 吴鹏辉 曹向荣 CAO Qiu-han;ZHAO Jun-peng;SHI Jian;XUE Zi-liang;WU Peng-hui;CAO Xiang-rong

作者机构：天目山实验室浙江杭州310023 北京航天发射技术研究所北京100076 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 

出 版 物：《液压与气动》 (Chinese Hydraulics & Pneumatics)

年 卷 期：2024年第48卷第6期

页      面：33-43页

学科分类：080704[工学-流体机械及工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金(52202456) 

主　　题：多级液压缸 升降系统 GoogLeNet 故障诊断 

摘      要：针对多级缸故障模式复杂且难以实现精准诊断的问题,提出一种基于GoogLeNet神经网络的多级缸故障诊断方法。以多级缸伸出动作时的工作原理为出发点,通过对其建立动力学模型,搭建包含多种故障模式的仿真模型,获得不同状态下的多级缸故障信号。提取关键故障特征,并采用GoogLeNet神经网络构建故障诊断模型,实现多级缸故障诊断与故障定位。仿真和试验结果表明,所建立的多级缸仿真模型与实际相契合,且据此提出的故障诊断方法能够精准识别多级缸的不同故障模式,从而为多级缸维护维修工作的开展提供重要依据。