- · 中信重工举办2020年战略供应商和优秀供应商授牌大会[12/28]
- · 煤机装备智能化产业联盟在北京成立[12/25]
- · 山西已有80处综采工作面推进智能化建设[12/25]
- · 山能兖州煤业公司东滩矿积极开展“1+1”精准志愿活动[12/24]
- · 山能临矿集团永明煤矿：创新安全管理 实现“四零”目标[12/24]
- · 龙煤集团长协合同签订量达2535万吨[12/24]
- · 陕煤集团蒲白矿业首套智能综放设备完成联合试运转[12/23]
- · 中国矿业大学（北京）与内蒙古自治区政府签署战略合作协议[12/23]
凡向《矿山机械》投稿的作者，按有关法规，均被视为同意以下约定：
① 遵守有关出版法规和标准；
② 本刊所载论文和其它作品以及广告仅代表作者和广告主自己的观点和陈述；允许本刊对内容做删节和规范性修改。
③ 一律通过本刊网 ...
① 遵守有关出版法规和标准；
② 本刊所载论文和其它作品以及广告仅代表作者和广告主自己的观点和陈述；允许本刊对内容做删节和规范性修改。
③ 一律通过本刊网 ...
基于PSO-SVM的矿用自卸车举升液压系统故障诊断
作者: 向秋 ; 王雪梅 ; 倪文波
关键词: 矿用自卸车 举升液压系统 故障诊断 支持向量机 粒子群优化算法 mining dump truck hydraulic lifting system fault diagnosis support vector machine（SVM） particle swarm optimization（PSO） algorithm
摘要：
针对矿用自卸车举升液压系统故障诊断困难的问题,采用一种基于粒子群优化支持向量机的方法对其进行研究。该方法利用粒子群优化算法,对支持向量机参数寻优,从而得到具有最佳分类结果的支持向量机模型。利用AMESim软件建立举升液压系统的仿真模型,并通过模拟溢流阀故障、举升液压缸内泄漏、泵内泄漏3种故障工况,提取故障数据,对该方法进行验证。仿真结果表明,该方法能有效对矿用自卸车举升液压系统这3种故障进行诊断。
上一篇：千米深井提升机动态提升过程制动力矩计算
下一篇：挖掘装载机滑架失效分析与结构改进