目录
摘 要 Ⅰ
ABSTRACT Ⅱ
第一章 绪论 1
1.1 选题背景与研究意义 1
1.2 故障诊断技术现状 1
1.2.1 故障诊断技术的发展现状 1
1.2.2 液压系统故障诊断技术发展现状 2
1.3 研究内容 2
第二章 液压机械无级变速箱液压系统 3
2.1 变量泵定量马达容积调速液压系统 3
2.2 湿式离合器换段液压系统 3
2.3 本章小结 5
第三章 液压机械无级变速箱液压系统故障模拟及数据采集 6
3.1 换段品质影响因素 6
3.1.1 充油流量对变速箱换段品质的影响 7
3.1.2 充油压力对变速箱换段品质的影响 8
3.2 湿式离合器液压系统故障类型 9
3.3 湿式离合器液压系统故障模拟及数据采集系统 10
3.4 本章小结 14
第四章 基于遗传BP神经网络的液压系统故障诊断 15
4.1 人工神经网络 15
4.1.1 人工神经元 15
4.1.2 人工神经网络的分类和特点 15
4.1.3 BP神经网络 15
4.2 遗传算法 16
4.3 遗传BP神经网络的构建 16
4.4 基于遗传BP神经网络的液压系统故障诊断 17
4.4.1 特征量提取 17
4.4.2 程序重要参数的确定 17
4.4.3 传统BP神经网络与遗传BP神经网络的诊断比较 18
4.5 本章小结 19
第五章 经济性分析与环保性分析 21
5.1 经济性分析 21
5.2 环保性分析 21
第六章 结论与展望 23
6.1 结论 23
6.2 展望 23
参考文献 25
致 谢 26
基于遗传BP神经网络的HMCVT液压系统故障诊断研究
摘 要
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械无级变速箱（HMCVT）包含了液压传动和机械传动，它们的传动效率非常高，传递功率也很大，并且调速范围非常之广。跟传统的机械换挡变速箱相比，现在的液压机械无级变速箱的传动系统结构更加的繁杂，由于系统是通过液压系统进行无级调速的，所以液压系统的性能好坏直接影响到整体的换段品质状态。在拖拉机正常工作中，如果变速箱液压系统发生故障，其效率就会受到很大的影响。
由于目前液压系统的大部分时间工作的环境非常的不对外开放性，与传统的机械系统比较而言，它们的故障不太容易看到，所以现在给液压机械无级变速箱液压系统创立理论的故障诊断系统是非常有意义的。本文主要通过对液压机械无级变速箱液压系统故障一般存在的几种类型进行分析研究，并且运用了BP神经网络建立起一种液压系统故障诊断的理论模型，最后采用遗传算法对本文所构建的BP神经网络进行结构优化和系统提升，进而可以升级整体的性能。
首先，在本文中分析了故障诊断技术和液压系统故障诊断技术的发展现状、研究目的和研究意义，并着重探究了变量泵定量马达容积调速液压系统和湿式离合器换段液压系统，为液压系统故障诊断过程提供了理论支撑；模拟仿真了液压机械无级变速箱离合器液压系统调速阀流量和主油路供油压力对液压机械无级变速箱换段品质的影响，为下文中的故障诊断的特征提取阶段提供了必要的理论台阶。
其次，在了解了变速箱试验台架的基本运行情况后，利用基于LBVIEW平台的VI模板进行建模与故障设置。对系统的湿式离合器的弹簧故障、密封圈损坏故障和油道堵塞故障进行分析和模拟仿真。
最后，介绍了人工神经网络和遗传算法的定义和它们的定义以及对实际社会研究问题上的贡献，并利用遗传算法对BP神经网络样本的自变量进行降低维数处理操作和优化了BP神经网络的权值和阀值，对比了传统意义的BP神经网络和遗传算法优化后BP神经网络的故障诊断实际的效果，最后根据实验数据得出了传统BP神经网络故障诊断识別率较高，而遗传BP神经网络故障诊断效率较高的结论。

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