基于LS-SVM的挖掘机磨损状态监控  

Monitoring of Mine Machine Friction and Wear Based on LS-SVM

作　　者：黄永武[1] 王伟平[1] 韩孟涛[1] 

机构地区：[1]空军工程大学工程学院航空自动控制工程系,陕西西安710038

出　　处：《液压与气动》2009年第9期56-58,共3页Chinese Hydraulics & Pneumatics

摘　　要：为了减少挖掘机磨损,延长内部机件的使用寿命,需要对挖掘机采用润滑措施。因此对液压油进行油液监控显得格外重要。通过对液压油本身的分析与液压油携带的磨损颗粒分析,可达到对挖掘机工作状况的实时监控,从而及时地对挖掘机潜在故障进行预报并及时排除。考虑到时间与金属磨损量的关系,我们需要研究润滑油中金属含量的变化趋势,该文提出了一种基于LS-SVM预测模型对挖掘机液压油中铁元素含量值的时间序列变化趋势进行分析预测,通过与时间序列预测模型进行比较,能够很好地确定铁元素在磨损过程中的变化趋势,从而准确地监控挖掘机工作状态。

关 键 词：最小二乘支持向量机 故障诊断 油液分析技术 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TH117.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程]