基于自适应模糊神经网络的电磁换向阀寿命预测方法研究

作     者：刘光恒 

作者单位：燕山大学 

学位级别：硕士

导师姓名：郭锐;赵静一

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 

主      题：电磁换向阀 寿命预测 核主元分析 自适应模糊神经网络 

摘      要：随着中国航天事业的快速发展，文昌发射中心已经成为世界级先进的航天发射场，其地面设施对机电液控制系统的可靠性要求也越来越高。电磁换向阀在机电液控制系统中起着重要作用，其工作状态影响着系统运行状况。本文以三位四通电磁换向阀为研究对象，提出基于自适应模糊神经网络的电磁换向阀寿命预测方法，本文研究工作开展如下： 首先，对电磁换向阀的工作原理与构造进行了剖析，建立了不同工作阶段下的电磁换向阀数学模型。在对电磁换向阀的故障与失效模式分析后，应用仿真软件，对电磁换向阀的典型故障进行阀芯动态特性仿真及故障状态下的流体特性仿真，仿真结果与理论相结合为寿命试验方案的制定提供理论支持，设计并研发了电磁换向阀加速寿命试验装置。 其次，为了深入挖掘电磁换向阀压降数据中蕴含的状态和寿命信息，以加速寿命试验数据为基础，利用改进的经验分解方法对测试数据进行降噪处理，利用时域分析、频域分析和时频域分析提取运行状态信号的峭度、小波包能量等特征参数。在电磁换向阀的多元特征融合方面，选用核主元法，增强了神经网络输入空间的鲁棒性，采用三次指数平滑处理方法，构建了电磁换向阀退化评估指标。 最后，将融合平滑处理后的退化评估指标输入自适应模糊神经网络进行训练，对未失效样本进行剩余寿命预测，本研究课题第一次将自适应模糊神经网络算法应用于电磁换向阀的寿命预测领域，结果显示基于自适应模糊神经网络的电磁换向阀寿命预测具有良好的预测效果。 本研究课题提出的方法深入研究了电磁换向阀剩余寿命预测问题，为机械产品的寿命预测和可靠性评估领域提供新思路。