文档介绍：基于神经网络信息融合的发动机故障诊断系统研究摘要中北大学硕士学位论文本论文首先探讨了机械故障诊断的一些基本方法,特别对往复机械的故障诊断方法进行深入的研究。针对工程中的关键机械,详细研究了发动机故障类别特点,发动机故障诊断的方法,比较了传统诊断方法和智能诊断方法的优缺点,并重点研究和总结了近年来在故障诊断领域得到广泛应用的人工神经网络故障诊断方法。发动机作为往复机械的代表,故障呈现出比较复杂和多样性的特点,应用传统的诊断方法很难进行识别,并且诊断准确性很低。随着人工智能技术的发展和应用,越来越多的科技人员把其引入故障诊断领域,收到了比传统诊断方法更好的效果。本论文详细论述了神经网络在故障诊断领域的应用,深入地研究了应用神经网络实施发动机故障诊断的方法。系统研究了网络的数学原理、网络模型结构的建立原则、网络参数选择的方法、网络样本的训练方式、网络样本的处理方法等等,并且总结和探讨了几种改进方法。论文应用语言和工具软件,建立发动机的故障诊断系统,数据库的操作采用了管理系统,实现了初步的智能化诊断。最后,以润滑子系统为例实验了此系统,验证了应用神经网络实施故障诊断的可行性和正确性。关键词:发动机,故障诊断,神经网络,算法
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避翌担豪萑河:垒:鲤原创性声明关于学位论文使用权的说明括:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件:②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③制赠送和交换学位论文;⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容C苎宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑。导师签名:本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定,其中包学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复签名:日期:
第一章绪论课题的目的和意义在科技高度发展的今天,先进的机械设备不再是一个简单的机械物理运动的载体而是一个集机械、电子、计算机、,其可靠性的要求非常严格,但严重事故仍然时常发生。因此,提高系统运行的可靠性、防止和杜绝影响正常任务完成的故障的发生和发展,一直是人篯9匦牡闹匾?翁狻S捎谝陨现种衷颍收险断技术受到了工程机械领域科研人员的高度重视,并得到了迅速发展。发动机是最常用的动力设备之一,广泛用于固定发电、工程机械及特种船舶等领域。在大多数情况下,,而且其发生故障后,将会影响机械系统的正常运转,直接或间接或间接的造成巨大损失。发动机属于机械设备,有着机械设备故障诊断的共性,通过对它的故障诊断技术的研究,可以对机械故障诊断技术的发展起更大的推进作用。进一步的理论研究和应用结果表明,故障诊断技术本身的发展还远远不能满足实际问题的需要。各种监测手段和诊断方法仅利用单一信息源数据对设备某类特定故障实施诊断,缺乏对多源多维信息的协同利用、综合处理,也未能充分考虑诊断对象的系统性和整体性,因而在可靠性、准确性和实用性方面都存在着不同程度的缺陷。近几年迅速发展起来的神经网络信息融合技术,探讨机械故障诊断中的智能化和多源信息融合的理论、方法和手段,并将其应用于机械故障诊断中,取得了预期的效果。为机械故障诊断技术的系统化和智能化开拓了新的理论方法和技术途径,同时推动了机械故障诊断技术的实用化进程。故障诊断与神经网络的结合人工神经网络系统是对人类大脑神经网络系统的一种物理结构上的模拟,即以计算机仿真的方法,从物理结构上模拟人脑,以使系统具有人脑的某些智能。从信息技术角中北大学硕士学位论文
氐闾教纸昀从τ媒瞎愕囊恢址⒍收险锒系姆椒ㄒ簧窬绶椒ā度讲,神经网络属于系统辨识的方法。它之所以能够应用到故障诊断领域是因为它有一个重要的特性一非线性映射的能力。它能够通过对知识收涎的学****最大精度地窬缰苯佑糜诠收险锒稀L粞」丶问魑J淙氩悖收喜问魑J涑层,利用典型样本学****所得权值进行模式识别。允视ι窬缒J绞侗稹4衬J绞侗鸸淘谔卣魈崛∩暇哂泻艽蟮拿つ性,效率低,而自适应神经网络则利用神经网络分布式信息存储和并行处理,避开模式识别中建模和特征提取的麻烦,从而消除了模式不符和特征提取不当所带来的影响,使得故障易于识别。窬缧藕糯怼I窬缬糜谛藕糯碇饕J抢闷渥钣呕惴ê推渲能化识别的特点。窬缬胱ḿ蚁低