作者：郭媛,曾银川,曾良才,傅连东,湛从昌 单位：北京机械工业自动化研究所 出版：《液压与气动》2019年第09期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYYYQ2019090080 DOC编号：DOCYYYQ2019090089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 内泄漏是液压缸最常见故障，严重影响液压缸的正常工作，因此对其在线测量显得尤为重要。提出内泄漏在线测量的工作原理，包括在线测量系统、应变片的固定方式和流量-应变信号转换的数学模型，并搭建实验系统采集内泄漏和应变数据并进行数据处理。分别采用BP神经网络和卷积神经网络对液压缸内泄漏进行预测，结果表明，卷积神经网络准确度高、效率高，为其他液压元件微小流量的在线测量提供一种新的思路。

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