本文關鍵詞：基于小波神經網絡技術在盾構機故障診斷中的應用研究

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【摘要】：近幾年來，旋轉機械設備日益大型化、智能化和復雜化，繼而針對這些設備展開的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術也愈加重要�；谛〔ㄉ窠浘W絡技術的故障診斷技術，由于其綜合了神經網絡的技術的非線性映射能力，自學習和自適應能力，泛化能力與容錯能力，和小波分析技術在邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱信號、求分形指數、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣檢測等領域的優(yōu)勢，近些年成了各大高校、研究所研究的熱點。如何將小波神經網絡運用的工程應用中，就成了當下研究的小波神經網絡的焦點。本文以小波神經網絡為基礎，對盾構機主驅動電機采集的實時振動信號進行分析研究，探究小波神經網絡在盾構機故障診斷中的應用。主要研究工作如下： 研究了盾構機的構成，分類及其工作方式，以及盾構機的歷史與發(fā)展。著重分析了盾構機主部件的工作原理，及其相關的故障類型，故障特征，并總結成表，為后續(xù)的研究做下鋪墊。 分析小波與傅里葉變換的不同，對比研究了小波變換相對傅里葉變換在處理非線性信號數據的時域、頻域中的優(yōu)勢。并用dbN系列小波分析，處理從盾構機上采集的振動信號，證明了小波在處理盾構機振動信號上可行性。 調研神經網絡的發(fā)展與應用，，學習BP神經網絡模型預測的原理及其應用，并將BP神經網絡預測模型用到從盾構機上采集的振動數據，發(fā)現了BP神經網絡模型在處理來自實時采集振動信號的缺陷與不足。 鑒于BP神經網絡的不足，想到將兩者合二為一，采用morlet小波代替BP神經網絡的激勵函數，并將建好的小波神經網絡處理采集的振動信號，得到了誤差收斂和計算速度均遠好于BP神經網絡處理的結果。 研究表明，基于小波神經網絡的故障預測與診斷方法，可以用于盾構機的故障診斷，同時也對仿真與研究中許多工作的不足和需要做出的努力進行了初步探討。
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3

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