基于神經網絡的鏈條滴油潤滑系統(tǒng)仿真研究.pdf

1、國外某公司研制的鏈條滴油潤滑系統(tǒng)，結構巧妙、工作可靠，能夠在確保潤滑效果的前提下極大地節(jié)約潤滑油，目前已在國外摩托車潤滑中獲得廣泛應用。為了進一步擴大該系統(tǒng)的使用范圍，本文試圖采用神經網絡的方法對系統(tǒng)進行建模，并在此基礎上對系統(tǒng)及其結構優(yōu)化進行了仿真。研究該潤滑系統(tǒng)對于其它需要進行持續(xù)、精密潤滑的場合，具有重要的理論研究意義和實際應用價值，同時也為類似潤滑系統(tǒng)的設計提供了有益的借鑒。　　該系統(tǒng)中潤滑油的滴速是影響潤滑效果的重要原因，論

2、文中首先對滴油潤滑系統(tǒng)的結構和原理進行了分析，得出影響滴速的主要因素是環(huán)境溫度、控制閥位置、滴油閥錐度角和潤滑油類別等。由于滴速與各影響因素之間存在非常復雜的流體力學方程，難以確立便于計算的數學模型，因此在分析了前饋神經網絡對于復雜系統(tǒng)的強大映射能力后，分別通過BP和RBF神經網絡對滴速與各主要影響因素間的非線性關系進行建模，然后對所建立的兩種神經網絡模型進行驗證，經過比較，選擇出綜合仿真性能好的BP網絡作為滴油潤滑系統(tǒng)的模型。最后應用