本研究旨在建立一个实时集成故障诊断系统,将人工神经网络应用于液压设备状态监测,将智能化引入诊断令域,进行多参数多信息综合诊断,提出了诊断准确性可靠笥.主要创新点是:提出了一种前馈性神经网络的混合算法;提出了按结点重要度,确定输入结点的自适应确定法;提出了一种基于多参数输入的神经网络预测模型和一种基于神经网络与D-5证椐理论相结合的综合诊断模型,并皆的实例进行了验证.本研究还进行了大量试验,其一对上海盖昌薄板钢厂冷轧机进行长达一年的现场油液监测,采集油样168个.其二对试验室 建立的液系统,进行多参数多工况的监测,实测时间2000小是时是以上得数据423组.本研究开发了相应软件,具有实用价值.
