【摘要】：旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)已在國內(nèi)外得到了非常高的重視,雖然各種診斷方法都得到廣泛的發(fā)展并且成果豐碩,但是鮮少有人考慮到故障信號的不完備性,而事實上,此類情況在實際應(yīng)用中經(jīng)常遇到,所以本文在充分考慮故障信號的不完備性的基礎(chǔ)上,將目前受到廣泛重視的仿生模式識別引用到機械故障診斷中,為機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展指出一個新的解決問題的方案。論文首先分別采用回歸填補法、EM(最大期望)填補法,以及基于馬爾科夫蒙特卡羅的多重填補法處理不完備數(shù)據(jù),分析各種填補法對不完備數(shù)據(jù)模式識別效果的影響。然后探究仿生模式識別的原理,編寫了仿生模式識別的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)程序——超香腸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并用多個標準數(shù)據(jù)集對程序進行測試,結(jié)果表明在大多數(shù)情況下,超香腸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果在一定程度上優(yōu)于傳統(tǒng)模式識別中的BP(誤差反向傳播)網(wǎng)絡(luò)和RBF(徑向基)網(wǎng)絡(luò)。最后將本文仿生模式識別算法應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中,并將診斷過程和結(jié)果與傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))進行對比分析,結(jié)果表明仿生模式識別在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中是一種可行并且高效的診斷方法。同時,本文還探究了故障數(shù)據(jù)在不同缺失率下,各種填補方法對仿生模式識別診斷結(jié)果的影響,為實際應(yīng)用中不完備故障數(shù)據(jù)填補方法的選擇提供一定的參考。
【學(xué)位授予單位】：西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH17

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本文編號：2514907