顺德登高车租赁， 三水登高车租赁， 南海登高车租赁    基于模型的登高车液压系统定量故障诊断方法特点？    基于模型的诊断方法中常用的故障树分析方法，最初是由贝尔实验室的沃森教授于1961 年提出的，随着不断发展，故障树方法现已应用于各个领域。尤其在液压系统故障诊断中有了长足的发展，近几年就有不少学者在基础故障树分析方法的基础上对其进行不断的改进与完善，为解决底事件失效可能性的不确定性问题将区间模型引入 T-S 故障树故障分析中；为实现统一定量计算建立基于 TS 动态门建立系统动态模糊故障树；为解决仅考虑单一因素的局限性提出考虑多种影响因素的连续时间多维 T-S 动态故障树分析方法，除此之外还有空间故障树、离散时间 T-S 动态故障树等多种改进的方法。故障树不仅单独进行故障诊断分析，还被学者们结合使用，设计了一种基于故障树的电动无轨胶轮车故障诊断专家系统； 提出了一种基于故障树的发射车诊断方法，开发了发射车故障诊断平台；基于故障树模型和神经网络，提出一种基于故障树和神经网络的风机故障在线诊断方法。将故障树分析方法与基于知识的专家诊断系统及数据驱动的神经网络方法结合，使得诊断技术可以更好地发挥作用，诊断效果更好然而定性的方法由于其不准确性，很难检测和定位早期故障。 

          基于模型的定量故障诊断方法可检查实际系统与其行为模型之间的一致性，由真实系统的信息与基于行为模型的计算信息，产生的差异被称之为残差，残差的生成方法有观察器法、等效关系（也称之为解析冗余关系（ARRs））法和参数估计方法。键合图作为一种强大的建模工具，已被应用于汽车、航天、液压、电子电路等多个领域。由此，利用键合图进行建模，基于解析冗余关系的模型故障诊断方法已被应用于多个领域。早在 2001 年甚至更早，国外的解析冗余技术在线性系统中的应用已经很成熟，学者们尝试着将解析冗余系统推广到非线性动态系统中，以电机的动态系统为例利用多项式进行建模利用解析冗余关系进行故障诊断，比较了有无时的曲线；提出了一种基于键合图的故障诊断与隔离方法，并利用常用的双箱模型进行阐述说明； 等利用诊断混合键合图技术和蝙蝠算法，提出了一种基于模型的电液悬挂系统分布式故障诊断方法，通过仿真实验验证所提出方法的有效性。利用解析冗余关系的基于模型的故障诊断方法应用于多个方面，例如机电作动器故障研究、液压系统泄漏和阀门故障研究，复杂动态系统。

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       近年来，国内研究学者也追随国外学者的脚步，展开利用解析冗余关系的基于模型的故障诊断的研究，对以变矩器补偿支路液压原理为对象，研究了键合图和诊断建模方法，通过建立解析冗余关系和故障特征矩阵的对应关系，准确实现了故障的检测和隔离，经过仿真实验验证了其准确性； 利用基于模型的故障诊断方法不需系统历史状态数据就可以发掘系统模型的深层次信息的优势，对该方法应用于复杂机电系统展开研究； 针对电力电子电路中元器件级的故障，利用键合图建立系统的动态模型，得到全局解析冗余关系，从而达到故障诊断的目的，并在此基础上利用元件的退化模型进行剩余寿命预测。对于利用解析冗余关系的基于模型的故障诊断方法的应用在电子电路、复杂机械系统等已经很成熟，对于液压系统故障诊断的应用相对较少，但已有国外学者进行研究，可见对于该方法在也液压系统中仍有很大的研究空间。 

        现流行的基于数据驱动的故障诊断的研究， 针对液压换向阀的典型故障，提出了一种基于机器学习的故障诊断方法，通过与其它模型对比，验证了此方法有较高的故障诊断精度； 提出了一种基于  BP  神经网络算法的液压系统故障诊断方法，实验数据来源于实验；同样提出了基于  BP  神经网络算法的液压系统故障诊断方法，故障样本来源于故障模拟仿真；针对液压缸内泄漏检测问题，提出了一种基于小波分析提取液压缸内泄漏故障特征值来判断液压缸是否存在内泄漏故障的实时检测方法； 针对大型旋转机械，提出了基于信号的智能故障诊断方法； 针对液压故障诊断，提出了基于信号的智能故障诊断方法。可见需要有大量的实验或真实数据作为支持。 

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