基于遺傳算法參數(shù)優(yōu)化的模糊Petri網(wǎng)在液壓泵故障診斷中的研究和應(yīng)用.pdf

1、液壓系統(tǒng)故障的多樣性和不確定性，使得液壓系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)成為了一個國際性的技術(shù)難題。在科學技術(shù)日益發(fā)達的當今社會，越來越多的液壓系統(tǒng)故障診斷方法涌現(xiàn)出來，但是診斷的效率卻很難達到一定的理想高度。
　　本文通過對傳統(tǒng)液壓系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)的介紹，分析了目前比較常用的診斷方法，提出了液壓裝置信息檢測的故障檢測診斷技術(shù)和智能化模糊診斷法相結(jié)合的思想，將液壓泵作為單一的模塊對其進行故障診斷，從而提高了故障診斷的效率。首先利用故障信息監(jiān)測

2、軟件對液壓泵的實況參數(shù)進行監(jiān)測，然后利用模糊Petri網(wǎng)對監(jiān)測到的參數(shù)進行分析，并通過智能推理過程來確定液壓泵故障產(chǎn)生的原因和位置，提高了診斷的準確率。
　　在模糊Petri網(wǎng)診斷模型的組建過程中，引入了模糊命題的概念，將模糊命題作為液壓泵故障和模糊Petri模型組建的橋梁，首先將液壓泵故障庫轉(zhuǎn)化為模糊命題庫，然后再根據(jù)模糊命題與模糊Petri的對應(yīng)關(guān)系構(gòu)建起適合液壓泵故障的模糊Petri網(wǎng)，最后利用數(shù)據(jù)采集卡對液壓泵進行實時參數(shù)

3、采集，將采集到的參數(shù)經(jīng)過計算后作為初始標識為模糊Petri推理提供判斷依據(jù)。
　　在模糊Petri網(wǎng)參數(shù)的選取過程中，利用遺傳算法對其進行了優(yōu)化，使其在一定程度上達到理想值的水平，在故障診斷過程中提高了診斷的準確率。
　　利用LABVIEW軟件為平臺來搭建故障診斷系統(tǒng)。通過對液壓泵的一些基本參數(shù)采集、處理與分析，最終得出液壓泵的故障信息，而診斷軟件的智能推理過程采用MATLAB的編程開發(fā)來實現(xiàn)。
　　最后對開發(fā)的液壓泵