浅析多几何要素影响下液压阀件特性的混合神经网络预测模型

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1、学兔兔www.xuetutu.com第46卷第2期机械工程学报Vo1．46No．220l0年1月JOURNALOFMECHANICALENGINEERINGJan．201ODol：lO．3901，JME．2010．O2．126多几何要素影响下液压阀件特性的混合神经网络预测模型水贾振元马建伟刘巍王福吉(大连理工大学精密与特种加工教育部国家重点实验室大连116024)摘要：液压阀件系统是一个具有多几何要素影响的多系统特性复杂系统，建立液压阀件特性预测模型，以系统多几何要素作为输入，实现系统特性的预测，将对实际生

2、产具有重要的意义。在深入分析反向传播(Backpropagation，BP)神经网络与径向基函数(Radialbasisfunction，gSF)神经网络的基础上，结合两类神经网络的特点，提出基于BP神经网络与RBF神经网络的混合神经网络预测模型。利用生产实际中实测的某具体液压阀件特性值及影响该特性的各几何要素值作为预测模型的数据来源，对所提出的混合神经网络进行训练，并进行仿真。实例计算表明混合神经网络预测模型可提高单项神经网络预测模型的预测精度，预测平均相对误差为0．046I。可见，所提出的混合神经网络预

3、测模型能够很好地满足工程实践中液压阀件特性预测要求。关键词：多几何要素液压阀件系统混合神经网络组合预测模型中图分类号：TH137HybridNeuralNetworkPredictionModelofHydraulicValveCharacteristicsUndertheAffectionofMultipleGeometricFactorsEffectedJIAZhenyuanMAJianweiLIUWeiWANGFuji(KeyLaboratoryforPrecisionandNon-tradition

4、alMachiningTechnologyofMinistryofEducation,DalianUniversityofTechnology,Dalian116024)Abstract：Hydraulicvalvesystemisacomplexsystemwithmultiplecharacteristicsaffectedbymultiplegeometricelemems．Itwillbeessentiallyimportanttothemanufactureprocesstoestablishth

5、epredictionmodelofthesystemcharacteristicsbyusingthegeometricelememsandachievethegoalofprediction．Onthebasisofsynthesizingthefeaturesofthebackpropagation(BP)neuralnetworkandRBFneuralnetwork,apredictionmodelwhichisanewhybridneuralnetworkbasedontheBPneuralne

6、tworkandradialbasisfunction(RBF)neuralnetworkispresented．Andthehybridneuralnetworkistrainedbyusingdatameasuredfromactualproduction．ThecalculationresultsshowthatthehybridneuralnetworkpredictionmodelCanimprovethepredictionaccuracyofasingleneuralnetworkmode1．

7、andreachanaveragerelativeerrorof0．0461．ThereforetheproposedhybridneuralnetworkCallwellsatisfytherequirememofpredictingthehydraulicvalvecharacteristics．Keywords：MultiplegeometricelementsHydraulicvalvesystemHybridneuralnetworkCombmedpredictionmodel系统，研究其多几何要

8、素对综合性能指标的影响规0前言律仍是工程中的难点。由于加工和装配过程中存在许多原因造成阀芯、阀套及阀体的多工艺参数在一液压阀件作为液压传动系统中的关键功能部定范围内变化，从而导致对液压阀系统综合性能指件，其性能优劣直接决定了整个液压传动系统的性标产生影响的几何要素较多，这就使得对系统综合能好坏及其可靠性程度高低。另外，液压阀件作为性能指标的测定和控制变得更加困难。因此，通过一个具有多几何要素、多项综合性能指标的复