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摘要：本发明公开了一种六自由度运动平台电动缸故障诊断方法，在六自由度运动平台的上平台下方加装若干个采样频率为轴向的加速度传感器；对六自由度运动平台的运动特性进行分析，设置一套能获得周期性振动数据的动作为诊断动作；在六自由度运动平台上运行诊断动作，由加速度传感器获得电动缸在不同状态下的振动数据；使用FD‑ELM对振动数据进行学习并生成基于神经网络的故障诊断模型；在待诊断的六自由度运动平台开机及关机时自动运行诊断动作并由加速度传感器获取电动缸的振动数据；使用训练好的故障诊断模型对振动数据进行分析以判断电动缸处于正常或是故障状态。本发明有利于在电动缸功能降级或失效前获得维修且确保了设备和人员安全。
主权项：1.一种六自由度运动平台电动缸故障诊断方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一、在六自由度运动平台的上平台下方加装若干个采样频率为轴向的加速度传感器；步骤二、对六自由度运动平台的运动特性进行分析，设置一套能获得周期性振动数据的动作为诊断动作；步骤三、在六自由度运动平台上运行诊断动作，由加速度传感器获得电动缸在不同状态下的振动数据；步骤四、使用FD-ELM对振动数据进行学习并生成基于神经网络的故障诊断模型；步骤五、在待诊断的六自由度运动平台开机及关机时自动运行诊断动作并由加速度传感器获取电动缸的振动数据；步骤六、使用训练好的故障诊断模型对振动数据进行分析以判断电动缸处于正常或是故障状态，当六自由度运动平台的上平台下方加装的加速度传感器为三个，且诊断结果为故障时，通过公式5分别计算三个加速度传感器获得的振动数据的能量；选取能量最高的传感器所对应的两个电动缸作为建议检修的电动缸，然后依照剩下两个传感器获得的振动数据的能量大小来确定具体发生故障的电动缸；E＝∑|x|5其中，E为能量大小，x为振动信号。
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