• CSCD核心中文核心科技核心
  • RCCSE(A+)公路运输高质量期刊T1
  • Ei CompendexScopusWJCI
  • EBSCOPж(AJ)JST
二维码
施工机械

基于VW-PCA的盾构刀盘驱动液压系统故障诊断

  • 郝用兴 ,
  • 刘玉洋 ,
  • 周建军 ,
  • 周洋 ,
  • 郑淑娟 ,
  • 雷超
展开
  • (1. 华北水利水电大学机械学院, 河南郑州 450045; 2. 盾构及掘进技术国家重点实验室, 河南郑州 450001)
郝用兴(1966—),男,河南林州人,2010年毕业于武汉理工大学,材料加工工程专业,博士,教授,现主要从事机械工程教学科研工作。Email: 392741383@qq.com。*通信作者: 刘玉洋, Email: 748716574@qq.com。

收稿日期: 2017-05-15

  修回日期: 2017-09-30

  网络出版日期: 2018-02-01

基金资助

国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA041802); 河南省科技攻关重点项目(122102210166); 国家留学基金委地方合作项目(201308410091); 2015年度河南省基础与前沿技术研究项目(152300410215); 河南省高等学校重点科研项目计划资助(16A460020); 2018年河南省科技攻关项目(盾构机液压系统故障智能诊断研究与应用)

Fault Diagnosis on Hydraulic Driving System of Shield Cutterhead Based on VariableWeightedPrincipalComponentAnalysis (VWPCA)

  • HAO Yongxing ,
  • LIU Yuyang ,
  • ZHOU Jianjun ,
  • ZHOU Yang ,
  • ZHENG Shujuan ,
  • LEI Chao
Expand
  • (1. School of Mechanical Engineering, North China University of Water Resources and Electrical Power, Zhengzhou 450045,Henan, China; 2. State Key Laboratory of Shield Machine and Boring Technology, Zhengzhou 450001, Henan, China)

Received date: 2017-05-15

  Revised date: 2017-09-30

  Online published: 2018-02-01

摘要

为提高盾构刀盘液压系统故障诊断的快速性和准确性,引入权值向量来改进传统主元分析法(PCA),并推导变量加权主元分析法(VW-PCA)公式。通过AMESim仿真软件建立6 450 mm土压平衡盾构刀盘驱动液压系统模型,选取12个测试变量,模拟仿真6种故障状态; 运用仿真故障数据得到每一类故障的加权向量,建立变量加权主元分析模型(VW-PCA),并使用该模型对测试故障样本进行研究。结果表明: 变量加权(VW) 能够增强各系统变量对不同故障类型的贡献程度,变量加权主元模型(VW-PCA)能够显著提高系统诊断的正确率,最大可提高50%以上。

本文引用格式

郝用兴 , 刘玉洋 , 周建军 , 周洋 , 郑淑娟 , 雷超 . 基于VW-PCA的盾构刀盘驱动液压系统故障诊断[J]. 隧道建设, 2018 , 38(1) : 118 -123 . DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2018.01.015

Abstract

The weight vector is introduced into the traditional principal component analysis(PCA)so as to improve the rapidity and accuracy of fault diagnosis on hydraulic driving system of shield cutterhead; and the formula of variableweightedprincipalcomponentanalysis (VWPCA)method is deduced.The model of cutterhead hydraulic driving system of earth pressure balance shield with diameter of 6 450 mm is established by software AMESim; and 12 variables and 6 faults are selected and simulated respectively. And then, the weight vectors of every fault can be obtained from the simulation data.As a result,the model of VWPCA method can be established to study the fault samples.The study results show that the contributions of every variable to different faults can be improved by variable weighting; the accuracy of system fault diagnosis by VWPCA method can be significantly improved by more than 50%.

文章导航

/

〈 〉