發(fā)布時間：2020-03-19 23:56

【摘要】：隨著城市現(xiàn)代化建設(shè)速度的增快,地鐵隧道工程也在快速發(fā)展。盾構(gòu)機是挖掘隧道的主要工具。由于盾構(gòu)機結(jié)構(gòu)比較復雜、工作的環(huán)境相對惡劣,它的部件容易發(fā)生各類故障。有些故障將會直接影響整個設(shè)備的正常運行,如果能夠在故障發(fā)生的第一時間發(fā)現(xiàn)并采取相應的維修手段,可以延長設(shè)備壽命、提高工作效率、減少經(jīng)濟損失,因此,對盾構(gòu)機故障診斷的研究具有重要意義。近年來,人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論與應用研究已發(fā)展成為一個國際前沿研究鄰域,也為故障診斷提供了一個新的研究方向。本文通過對盾構(gòu)機的結(jié)構(gòu)特點、故障特性及產(chǎn)生機理的分析,將神經(jīng)網(wǎng)絡引入到故障診斷研究中。針對SOM神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)缺點,采用串聯(lián)的方式將它們組合起來形成SOM-BP網(wǎng)絡,提出基于SOM-BP網(wǎng)絡的盾構(gòu)機故障診斷方法,并構(gòu)建了診斷模型。利用實際工程中的故障數(shù)據(jù)對模型進行訓練和測試,分析故障診斷結(jié)果。并將其與單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡和SOM神經(jīng)網(wǎng)絡進行對比,實驗結(jié)果表明經(jīng)過組合后的網(wǎng)絡能有效提高故障診斷的準確率,并且加快了網(wǎng)絡收斂的速度。但是,SOM-BP網(wǎng)絡的性能容易受到網(wǎng)絡連接權(quán)值和閾值的影響,針對這個問題,本文提出基于粒子群算法優(yōu)化SOM-BP網(wǎng)絡的診斷方法,并構(gòu)建了診斷模型。利用樣本數(shù)據(jù)對其進行仿真研究,結(jié)果表明了該方法的有效性,能夠?qū)崿F(xiàn)對盾構(gòu)機故障的診斷。通過與采用SOM-BP網(wǎng)絡診斷方法的診斷結(jié)果對比,表明了優(yōu)化后的方法診斷正確率更高,收斂速度更快,網(wǎng)絡性能更好。最后將優(yōu)化后的SOM-BP故障診斷模型應用到盾構(gòu)機監(jiān)控系統(tǒng)中,開發(fā)了一個故障診斷模塊,并利用模擬數(shù)據(jù)對其功能進行了測試,測試結(jié)果表明,該故障診斷模塊能很好地識別出盾構(gòu)機的故障,適用于盾構(gòu)機掘進過程中的故障監(jiān)測和診斷,提高了工作效率,降低了維修成本。
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U455.39;TP183

【參考文獻】

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本文編號：2590912