Resumen

El diagnóstico de fugas internas en un cilindro hidráulico es una técnica clave para el mantenimiento de sistemas hidráulicos. Sin embargo, es difícil diagnosticar la fuga interna bajo diferentes cargas bajas. Para resolver este problema, se propone un novedoso método de diagnóstico de fallas basado en la red de creencias profundas (DBN) optimizada combinada con la descomposición empírica completa de modo de ensamble con ruido adaptativo (CEEMDAN) para tratar las señales de AE recolectadas. Las señales de AE crudas se descomponen en un conjunto de funciones de modo intrínseco (IMFs) utilizando CEEMDAN. Posteriormente, de acuerdo con el orden decreciente de los valores del coeficiente de correlación de Pearson, se seleccionan las primeras cinco IMFs para la reconstrucción de la señal con el fin de suprimir la interferencia anormal del ruido. Las señales reconstruidas se consideran como la entrada de la DBN optimizada, y se adopta el algoritmo de optimización de enjambre de

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Fuga interna; Cilindro hidráulico; Diagnóstico de fallas; Red de creencias profundas de optimización; Descomposición completa del modo empírico de conjunto; Señales AE
• Keywords:Internal leakage; Hydraulic cylinder; Fault diagnosis; Optimization deep belief network; Complete ensemble empirical mode decomposition; AE signals