Fault diagnosis of a hydraulic power system using an artificial neural network
العناوين الأخرى
تشخيص الأعطال في منظومة قدرة هيدروليكية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية
المؤلفون المشاركون
al-Bitar, Ahmad
Abd al-Hamid, Majdi M.
al-Assal, Ahmad
Abd al-Sattar, Rubi
المصدر
Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences
العدد
المجلد 17، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2006)، ص ص. 117-137، 21ص.
الناشر
جامعة الملك عبد العزيز مركز النشر العلمي
تاريخ النشر
2006-06-30
دولة النشر
السعودية
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
تم التعامل مع مشكلة كشف العطل و عزله و تعريفه في منظومة قدرة هيدروليكية، و النظام المقترح في هذا البحث يعتمد على استخدام شبكة عصبية اصطناعية.
استخدمت شبكة عصبية متعددة الطبقات ذات تغذية أمامية لتشخيص نوعين من الأعطال الشائعة الحدوث في منظومات القدرة الهيدروليكية، و هما: تسرب الزيت داخليا عبر مكبس أسطوانة المشغل و إعاقة بكرة صمام التحكم التوجيهي، و التي تسبب الإغلاق الجزئي للصمام.
و قد تم اشتقاق نموذج حسابي لتمييز كل عطل, و هذا النظام يستخدم الحد الأدنى من أجهزة القياس اعتمادا على فصل المتغيرات المستقلة المعبرة عن الأعطال, و قد تم تطبيق خطة التشخيص على نموذج معملي لمنظومة قدرة هيدروليكية لتشخيص العيوبِ المطبقة الحقيقية, و قد تم تدريب منظومة التشخيص المعتمدة على الشبكة العصبية باستخدام بيانات كافية للأعطال. تم تنفيذ التجارب الشاملة، و عرض و مناقشة نتائجها.
و قد أظهرت النتائج التجريبية أن الشبكة التي تم تدريبها لها القدرة على اكتشاف و تمييز مستويات شدة الأعطال المختلفة موضع الاهتمام.
و علاوة على ذلك، فإن الشبكة التي تم تدريبها، لها القدرة على الدقة في تمييز وتعريف مستويات أعطال لم تكن قد دربت عليها، و لذا فقد تم التأكد من صلاحية خطة التشخيص المقترحة كأداة تشخيصية لتسرب الزيت داخليا عبر مكبس أسطوانة المشغل و إعاقة بكرة صمام التحكم التوجيهي.
كما أظهر نظام التشخيص المقترح في هذا البحث أداء جيدا، مما يجعله قابلا للتطبيق عمليا.
الملخص EN
This paper deals with the problem of fault detection, isolation and identification of a hydraulic power system.
A proposed fault diagnostic scheme (FDS) using an artificial neural network (ANN) is investigated.
A feedforward neural network is employed to diagnose two commonly occurring faults of the hydraulic power system: actuator internal leakage and valve spool blockage.
The characterizing model of each fault is derived.
The fault diagnostic scheme is applied to a hydraulic power test rig to diagnose real encountered faults.
The ANN based FDS has been trained with sufficient data of the faults.
Extensive experiments have been carried out and their results are presented and discussed.
The experimental results have showed that the trained network has the capability to detect and identify various severity magnitudes of the faults of interest.
Furthermore, the trained ANN based FDS has the ability to identify fault levels of untrained fault cases accurately.
Therefore, the validity of the proposed FDS as a diagnostic tool for the hydraulic actuator internal leakage and the valve blockage has been assured.
Finally, the proposed fault diagnostic scheme can be practically implemented.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Bitar, Ahmad& Abd al-Hamid, Majdi M.& al-Assal, Ahmad& Abd al-Sattar, Rubi. 2006. Fault diagnosis of a hydraulic power system using an artificial neural network. Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences،Vol. 17, no. 1, pp.117-137.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-344231
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Bitar, Ahmad…[et al.]. Fault diagnosis of a hydraulic power system using an artificial neural network. Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences Vol. 17, no. 1 (2006), pp.117-137.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-344231
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Bitar, Ahmad& Abd al-Hamid, Majdi M.& al-Assal, Ahmad& Abd al-Sattar, Rubi. Fault diagnosis of a hydraulic power system using an artificial neural network. Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences. 2006. Vol. 17, no. 1, pp.117-137.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-344231
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 134-135
رقم السجل
BIM-344231
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
