摘要：为了能迅速定位、解决ＡＧＣ液压系统故障，本文对某钢厂冷轧机组ＡＧＣ液压系统进行研究。本文对变分模态分解（ＶＭＤ）参数设置进行了优化，并基于熵权法计算了压力信号提取出的数据特征的熵值及其熵权值，选择出最能反映系统正常和故障之间差异的数据特征。此外，构造ＡＧＣ液压系统故障样本集，建立并训练ＢＰ神经网络模型。最后，测试证明了所提方法故障诊断的有效性。 关键词：ＡＧＣ液压系统；故障诊断；信号处理；神经网络 下载高清全文——基于BPNN的轧钢AGC液压系统故障诊断.pdf