模糊神經網絡和D-S證據理論在齒輪箱故障診斷中的應用
發(fā)布時間:2021-01-07 00:31
信息融合技術是將來自多傳感器的信息和數據進行綜合處理,從而做出正確、可靠的判斷和決策,近年來在許多領域得到了廣泛的應用和研究。在機械故障診斷中,可利用的信息很多,充分利用有用的信息對設備的故障進行診斷才能提高故障診斷的精度和準確性,因此信息融合技術是進行機械故障診斷的一種有效方法。本文以齒輪箱為研究對象,分析了齒輪箱的故障機理,具體研究了齒輪箱中齒輪和軸承的故障,為齒輪箱故障診斷提供了理論依據。針對模糊理論和神經網絡在故障診斷中存在的不足和互補性,構建了一種結合兩者優(yōu)點的改進的模糊神經網絡,并推導了相應的算法,建立了相應的故障診斷框架。利用改進的模糊神經網絡對齒輪箱中的齒輪進行故障診斷,并與BP神經網絡的診斷結果作對比,結果表明該方法的學習速度快、診斷精度高。針對故障診斷中的不確定性,采用D-S證據理論進行故障診斷。在對D-S證據理論的基本概念和融合推理方法深入研究的基礎上,建立了故障診斷框架,并提出應用改進的組合規(guī)則處理故障診斷中的沖突信息。算例證明經過融合可以有效的提高故障診斷的精度,而改進的D-S證據理論能有效的處理相沖突的信息。為了提高診斷精度,本文設計了一種將模糊神經網絡和D...
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數】:57 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題研究的目的和意義
1.2 信息融合故障診斷技術
1.2.1 信息融合技術及其國內外研究現狀
1.2.2 信息融合在故障診斷中的應用
1.3 齒輪箱故障診斷技術的發(fā)展及研究現狀
1.4 本文主要研究內容
第2章 齒輪箱故障機理及振動特性分析
2.1 齒輪箱故障機理分析
2.2 齒輪箱中常見的故障模式及成因
2.3 齒輪箱故障時振動信號的處理方法
2.4 齒輪箱故障時振動信號的特征
2.5 本章小結
第3章 改進的模糊神經網絡故障診斷方法
3.1 模糊神經網絡
3.1.1 模糊理論和神經網絡
3.1.2 模糊神經網絡
3.1.3 模糊神經網絡泛化能力分析
3.2 改進的模糊神經網絡
3.2.1 對模糊神經網絡結構的改進
3.2.2 改進的模糊神經網絡故障診斷框架
3.3 齒輪箱中齒輪的故障診斷
3.3.1 改進的模糊神經網絡故障診斷方法
3.3.2 BP 神經網絡故障診斷方法
3.4 本章小結
第4章 齒輪箱故障的綜合診斷方法
4.1 D-S證據理論
4.1.1 故障診斷中的不確定性
4.1.2 D-S證據理論概述
4.1.3 基于D-S證據理論的故障診斷方法
4.1.4 齒輪箱故障診斷中D-S證據理論的應用
4.2 基于信息融合的綜合診斷框架
4.2.1 多子模糊神經網絡初步診斷
4.2.2 D-S證據理論決策融合診斷
4.3 齒輪箱的故障診斷
4.3.1 對象描述及特征提取
4.3.2 子模糊神經網絡的確定及初步診斷
4.3.3 決策融合診斷過程
4.4 本章小結
結論
參考文獻
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]齒輪傳動故障診斷方法綜述及應用研究[J]. 王建平,肖剛. 江蘇船舶. 2008(01)
[2]多傳感器信息融合技術及其應用[J]. 白云飛,曲爾光. 機械管理開發(fā). 2008(01)
[3]利用神經網絡對齒輪箱進行故障診斷的實例分析[J]. 許昕,王晶禹,潘宏俠. 機械工程與自動化. 2008(01)
[4]齒輪箱故障時域和頻域綜合診斷技術[J]. 陸人定. 機電工程技術. 2007(06)
[5]小波包和BP神經網絡在齒輪箱故障診斷中的應用[J]. 駱江鋒,龍江啟,范進楨. 機械傳動. 2007(03)
[6]基于信息融合的機械故障診斷技術研究[J]. 韓曉明,杜長龍,張永忠,翟繼濤. 煤炭科學技術. 2007(03)
[7]多傳感器融合實現機器人精確定位[J]. 吳偉,劉興剛,王忠實,徐心和. 東北大學學報(自然科學版). 2007(02)
[8]D-S改進算法在數據融合中的應用[J]. 馬志剛,張文棟,王紅亮. 微計算機信息. 2007(03)
[9]滾動軸承常見的失效分析和對策[J]. 眭小利. 鐵道機車車輛工人. 2006(12)
[10]齒輪箱故障診斷技術現狀及展望[J]. 魏秀業(yè),潘宏俠. 測試技術學報. 2006(04)
碩士論文
[1]基于Labview的齒輪箱故障診斷研究與應用[D]. 續(xù)媛君.中北大學 2007
[2]基于神經網絡的齒輪箱智能故障診斷技術的研究[D]. 張捷.江蘇大學 2003
本文編號:2961538
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數】:57 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題研究的目的和意義
1.2 信息融合故障診斷技術
1.2.1 信息融合技術及其國內外研究現狀
1.2.2 信息融合在故障診斷中的應用
1.3 齒輪箱故障診斷技術的發(fā)展及研究現狀
1.4 本文主要研究內容
第2章 齒輪箱故障機理及振動特性分析
2.1 齒輪箱故障機理分析
2.2 齒輪箱中常見的故障模式及成因
2.3 齒輪箱故障時振動信號的處理方法
2.4 齒輪箱故障時振動信號的特征
2.5 本章小結
第3章 改進的模糊神經網絡故障診斷方法
3.1 模糊神經網絡
3.1.1 模糊理論和神經網絡
3.1.2 模糊神經網絡
3.1.3 模糊神經網絡泛化能力分析
3.2 改進的模糊神經網絡
3.2.1 對模糊神經網絡結構的改進
3.2.2 改進的模糊神經網絡故障診斷框架
3.3 齒輪箱中齒輪的故障診斷
3.3.1 改進的模糊神經網絡故障診斷方法
3.3.2 BP 神經網絡故障診斷方法
3.4 本章小結
第4章 齒輪箱故障的綜合診斷方法
4.1 D-S證據理論
4.1.1 故障診斷中的不確定性
4.1.2 D-S證據理論概述
4.1.3 基于D-S證據理論的故障診斷方法
4.1.4 齒輪箱故障診斷中D-S證據理論的應用
4.2 基于信息融合的綜合診斷框架
4.2.1 多子模糊神經網絡初步診斷
4.2.2 D-S證據理論決策融合診斷
4.3 齒輪箱的故障診斷
4.3.1 對象描述及特征提取
4.3.2 子模糊神經網絡的確定及初步診斷
4.3.3 決策融合診斷過程
4.4 本章小結
結論
參考文獻
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]齒輪傳動故障診斷方法綜述及應用研究[J]. 王建平,肖剛. 江蘇船舶. 2008(01)
[2]多傳感器信息融合技術及其應用[J]. 白云飛,曲爾光. 機械管理開發(fā). 2008(01)
[3]利用神經網絡對齒輪箱進行故障診斷的實例分析[J]. 許昕,王晶禹,潘宏俠. 機械工程與自動化. 2008(01)
[4]齒輪箱故障時域和頻域綜合診斷技術[J]. 陸人定. 機電工程技術. 2007(06)
[5]小波包和BP神經網絡在齒輪箱故障診斷中的應用[J]. 駱江鋒,龍江啟,范進楨. 機械傳動. 2007(03)
[6]基于信息融合的機械故障診斷技術研究[J]. 韓曉明,杜長龍,張永忠,翟繼濤. 煤炭科學技術. 2007(03)
[7]多傳感器融合實現機器人精確定位[J]. 吳偉,劉興剛,王忠實,徐心和. 東北大學學報(自然科學版). 2007(02)
[8]D-S改進算法在數據融合中的應用[J]. 馬志剛,張文棟,王紅亮. 微計算機信息. 2007(03)
[9]滾動軸承常見的失效分析和對策[J]. 眭小利. 鐵道機車車輛工人. 2006(12)
[10]齒輪箱故障診斷技術現狀及展望[J]. 魏秀業(yè),潘宏俠. 測試技術學報. 2006(04)
碩士論文
[1]基于Labview的齒輪箱故障診斷研究與應用[D]. 續(xù)媛君.中北大學 2007
[2]基于神經網絡的齒輪箱智能故障診斷技術的研究[D]. 張捷.江蘇大學 2003
本文編號:2961538
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