一种基于ACA-BP算法的挖掘机液压系统的故障诊断方法

摘要

一种基于ACA‑BP算法的挖掘机液压系统的故障诊断方法，提取液压系统发生故障时反应液压系统状态的数据，得到训练样本，建立神经网络模型结构，导入训练样本，采用蚁群算法改进的BP神经网络建立故障模型，将测试数据输入模型中，进行模型检测，输出故障原因，本发明在BP神经网络的权值训练过程中引入了蚁群算法，吸收蚁群的行为特征，通过其内在搜索机制，优化神经网络学习过程中权值，并将改进的算法用于挖掘机液态系统的故障诊断中。解决了目前BP神经网络主要采用梯度下降法对连接权值进行训练，收敛时间长、易于陷入局部极值等难题，增强了模型的故障诊断能力和误差逼近能力，提高了挖掘机的液态系统故障诊断的效率。