This paper examines the effectiveness of neural network algorithms for hydraulic system fault detection and a novel neural network architecture is suggested. The proposed gated convolutional autoencoder was trained on a simulated training set augmented with just 0.2% data from the real test bench, dramatically reducing the time needed to spend with the actual hardware to build a high-quality fault detection model. Our fault detection model was validated on a test bench and showed accuracy of more than 99% of correctly recognized hydraulic system states with a 10-s sampling window. This model can be also leveraged to examine the decision boundaries of the classifier in the two-dimensional embedding space.
The paper presents a test rig equipped with control, measuring and registration hardware for the examination of dynamics and power efficiency of a hydraulic drive with a digital flow controller as one of the most promising means of control. The results of experimental research of a hydraulic drive under digital control in the form of a switched inertance device are presented.
1 Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)2 АО «РКЦ «Прогресс», г. СамараПри разработке и эксплуатации жидкостной ракеты-носителя (РН) важным является обеспечение её устойчивости по отношению к продольным колебаниям корпуса (продольной устойчивости) при всех возможных возмущающих воздействиях. Известно, что одним из эффективных способов обеспечения продольной устойчивости РН является применение газовых демпферов, устанавливаемых в топливопод-водящей магистрали. Корректный выбор характеристик демпфера позволяет исключить совпадение соб-ственных частот колебаний давления жидкости в топливной магистрали и корпуса РН и тем самым обес-печить продольную устойчивость. Для исследования характеристик газового демпфера применяются методы математического и численного моделирования с использованием программных пакетов MatLab/Simulink и AMESim. В работе представлена математическая модель газового демпфера, исследо-ваны его переходные и частотные характеристики. Рассчитана входная акустическая проводимость газо-вого демпфера как его обобщённая динамическая характеристика. Построены зависимости изменения объёма от давления жидкости на входе в демпфер при гармонических колебаниях. Разработанная модель может быть использована при анализе частотных характеристик топливоподающей магистрали в рамках решения задачи обеспечения продольной устойчивости РН.
Ракета
ВведениеОдним из традиционных мероприя-тий по обеспечению требуемых частотных характеристик топливных магистралей РН является использование демпфирующих устройств. Например, для обеспечения продольной устойчивости РН необходимо разнести резонансные частоты корпуса и топливных магистралей, ввести демпфи-рование колебаний расхода топлива [1][2][3]. Решение этой задачи не может быть вы-полнено только за счёт выбора конструк-тивных параметров топливных магистра-лей из-за специфики конструкции жид-костных РН. Поэтому возникает необхо-димость в разработке средств коррекции частотных характеристик топливных ма-гистралей, названных в данной работе га-зовым демпфером. Несмотря на реализо-ванные конструктивные решения для обеспечения продольной устойчивости РН, в литературе мало внимания уделено методам расчёта корректирующих устройств и способам получения их дина-мических характеристик. Среди совре-менных работ, посвящённых исследова-нию корректирующих устройств, можно отметить [4], в которой была разработана упрощённая аналитическая модель, а ключевые параметры были определены на основе экспериментальных исследований.Целью работы является разработка математической модели и методики рас-чёта динамических характеристик газово-го демпфера, подключаемого к топливной магистрали, и исследование влияния кон-структивных параметров демпфера на его динамические свойства. При этом основ-ное внимание уделено расчёту входной акустической проводимости демпфера как обобщённой характеристике, определяю-щей его эффективность при обеспечении продольной устойчивости РН.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.