【摘 要】
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针对盾构机推进液压系统结构复杂与高度非线性,难以建立准确数学模型等问题,提出一种基于差分进化算法（differential evolution,DE）和BP神经网络融合的模型,用于盾构机推进液压
【机 构】
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华北水利水电大学机械学院,中铁隧道集团有限公司盾构及掘进技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA041802);河南省科技攻关重点项目(162102110134);2018年河南省科技攻关项目(182102210063);2015年度河南省基础与前沿技术研究项目(152300410215)
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针对盾构机推进液压系统结构复杂与高度非线性,难以建立准确数学模型等问题,提出一种基于差分进化算法（differential evolution,DE）和BP神经网络融合的模型,用于盾构机推进液压系统故障诊断。利用BP神经网络完成系统各故障输入到故障类别输出的非线性映射,同时采用DE建立系统故障诊断模型并加快收敛速度。通过AMESim仿真软件搭建6 450mm土压平衡盾构机推进液压系统模型,修改液压元件模型参数,仿真7种故障类型,验证诊断算法的有效性。结果表明,该诊断模型输出层节点误差在0~8%的范围内,
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