VA1A1-1212F-A1A1 VA1A1-1212F-A1A1康百世叶片泵VA1A1-1515F
产品简介
回油口之壓力額定值可能降低…請檢查各閥軸型式之.大容許壓力（ 含壓力突增 ）。線圈未裝入可動鐵芯，請勿送電至交流電磁線圈，以免燒毀。於差動迴路或其他特殊迴路設計時，使用 2B8、2B8L、2D8 型閥軸時，T孔回油口不可塞住，必須配管回油槽以保證電磁閥正常運作。
详细信息
液压泵是液压系统的心脏，其故障诊断是液压系统故障诊断的重要部分。由于流体的压缩性、泵源与伺服系统的流固耦合VE1-45F-A1 VE1-45F-A2 VE1-45F-A3作用及液压泵本身具有大幅度的固有机械振动，使得液压泵的故障机理复杂，故障特征提取困难，故障诊断的模糊性强。大量的液VF2-54F-A4 VD2-20F-A2 VD2-25F-A3压泵故障诊断数据表明，通过泵VD2-25F-A2 VE2-40F-A4 VE2-40F-A3源出口检测到的故障信号常被干扰信号淹没，单一故障检测信号常呈现出强的模糊性，采用常规的信号处理方法难以提升有效的故障特征。
VA1A1-1212F-A1A1康百世叶片泵VA1A1-1515F
选取主成分
在新样本空间上，逐次计算传感器信息的综合指数为主成分上的贡献。令主成分贡献综合指数阈值为85%，根据贡献VF2-54F-A2 VK2-70F-A4 VK2-70F-A3综合指数选取前几个主成分，作为下一步信息融合的信息。
针对液压泵正常和4种球头松动VK2-86F-A4 VK2-86F-A3 VK2-86F-A2故障，各选取100个样本，由于高度显著，说明这4组特征向量有十分明显的差异，故此类故障的不同故障程度是可以诊断的。
选择BP神经网络的结构，对液压泵正常和设置的4种球头松动故障在训练误差精度要求下对网络进行训练，通过改进算法的学习和训练得到BP网络的优化权值矩阵。在实际使用时，利用BP神经网络的权值矩KOMPASS康百世VA1A1-0808F阵及其改进算法实现多故障的有效诊断。其中输出节点1表示液压泵正常时神经网络的输出值，节点2表示间隙为6μm时神经网络的输KOMPASS康百世VA1A1-1212F出值，节点3表示间隙为9μm神经网络的输出值，节点4表示间隙为12μm时神经网络的输出值，节点5表示15μm时神经网络KOMPASS康百世VA1A1-1515F的输出值。
VA1A1-1212F-A1A1康百世叶片泵VA1A1-1515F
其他注意事項
回油口之壓力額定值可能降低…請檢KOMPASS康百世VA1A1-0808F-A1查各閥軸型式之.大容許壓力（ 含壓力突增 ）。線圈未裝入可動鐵芯，請勿送電至交流電磁線圈，以免燒毀。於差動迴路或其他特殊KOMPASS康百世VA1A1-0808F-A2迴路設計時，使用 2B8、2B8L、2D8 型閥軸時，T孔回油口不可塞住，必須配管回油槽以保證電磁閥正常運作。