本文選題：多傳感器信息融合 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《新疆大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：隨著我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長、城鎮(zhèn)化建設(shè)的加速和房地產(chǎn)行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，電梯市場需求量因多方面需求得到迅速增長，目前，全國的電梯擁有量超過了100萬臺，并以每年20%的速度遞增。雖然近來年電梯的安全性、可靠性大大增加，，但隨著人們對生活質(zhì)量的日益重視，人們對電梯運(yùn)行的安全性、舒適性以及故障的診斷和預(yù)測都提出了更高的要求。由于電梯的使用數(shù)量和范圍的擴(kuò)大，電梯故障、事故也時常發(fā)生，電梯運(yùn)行的安全問題受到了社會的廣泛關(guān)注。如何提高電梯的運(yùn)行效率、避免過多故障的發(fā)生。提高電梯運(yùn)行的穩(wěn)定性、安全性和舒適性已成為電梯行業(yè)面臨的研究課題。 本文結(jié)合電梯的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和運(yùn)行狀態(tài)特點(diǎn)，從乘坐電梯的舒適度出發(fā)，分析了產(chǎn)生轎廂振動的原因及振動機(jī)理，設(shè)計(jì)了基于CAN總線的分布式檢測系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對電梯轎廂垂直加速度、水平加速度、噪聲等參數(shù)的檢測，為智能診斷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；討論了多傳感器信息融合術(shù)的原理、結(jié)構(gòu)形式；研究多傳感器信息融合不同層次的特征，比較多傳感器信息融合各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)；結(jié)合電梯轎廂振動的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于多傳感器信息融合的電梯診斷模型，首先給出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合的診斷方法，分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于電梯診斷的可能性和有效性。其次，針對故障的不確定性，提出了基于D-S論證理論的決策融合。最后給出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S論證理論相結(jié)合的信息融合電梯診斷法方法。并設(shè)計(jì)了基于VC++與Matlab聯(lián)合編程的電梯智能診斷軟件。多傳感器信息融合提高了診斷的可靠性，克服傳統(tǒng)的單一傳感器檢測所帶來的局限性與片面性，更為準(zhǔn)確地反映電梯性能。
[Abstract]:With the sustained growth of our economy, the acceleration of urbanization and the further development of the real estate industry, the market demand for elevators has increased rapidly because of various demands. At present, the number of elevators in China has exceeded 1 million. And at an annual rate of 20%. Although the safety and reliability of elevators have greatly increased in recent years, with the increasing attention to the quality of life, people put forward higher requirements for the safety, comfort, fault diagnosis and prediction of elevator operation. Due to the expansion of the number and scope of elevator use, elevator failures and accidents often occur, the safety of elevator operation has been widely concerned by the society. How to improve the efficiency of elevator operation and avoid too many failures. Improving the stability, safety and comfort of elevator operation has become a research topic facing the elevator industry. Based on the structure and running state of elevator, this paper analyzes the cause and mechanism of car vibration, and designs a distributed detection system based on CAN bus. The vertical acceleration, horizontal acceleration, noise and other parameters of elevator car can be detected, which provides the data basis for intelligent diagnosis, and discusses the principle and structure of multi-sensor information fusion. The characteristics of different levels of multi-sensor information fusion are studied, and the advantages and disadvantages of various algorithms of multi-sensor information fusion are compared. Combined with the characteristics of elevator car vibration, the elevator diagnosis model based on multi-sensor information fusion is designed. Firstly, the diagnosis method based on neural network information fusion is presented, and the characteristics of BP neural network and the possibility and effectiveness of BP neural network in elevator diagnosis are analyzed. Secondly, the decision fusion based on D-S theory is proposed for the uncertainty of fault. Finally, a method of information fusion elevator diagnosis based on neural network and D-S theory is presented. The elevator intelligent diagnosis software based on VC and Matlab is designed. Multi-sensor information fusion improves the reliability of diagnosis, overcomes the limitation and one-sidedness of traditional single sensor detection, and more accurately reflects the elevator performance.
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TU857;TP277

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本文編號：1965611