發(fā)布時間：2017-12-13 14:00

  本文關(guān)鍵詞：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在盾構(gòu)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用研究

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【摘要】：近幾年來，旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備日益大型化、智能化和復(fù)雜化，繼而針對這些設(shè)備展開的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)也愈加重要�；谛〔ㄉ窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的故障診斷技術(shù)，由于其綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)的非線性映射能力，自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，泛化能力與容錯能力，和小波分析技術(shù)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(shù)、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣檢測等領(lǐng)域的優(yōu)勢，近些年成了各大高校、研究所研究的熱點(diǎn)。如何將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用的工程應(yīng)用中，就成了當(dāng)下研究的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焦點(diǎn)。本文以小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，對盾構(gòu)機(jī)主驅(qū)動電機(jī)采集的實(shí)時振動信號進(jìn)行分析研究，探究小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在盾構(gòu)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用。主要研究工作如下： 研究了盾構(gòu)機(jī)的構(gòu)成，分類及其工作方式，以及盾構(gòu)機(jī)的歷史與發(fā)展。著重分析了盾構(gòu)機(jī)主部件的工作原理，及其相關(guān)的故障類型，故障特征，并總結(jié)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(shù)據(jù)的時域、頻域中的優(yōu)勢。并用dbN系列小波分析，處理從盾構(gòu)機(jī)上采集的振動信號，證明了小波在處理盾構(gòu)機(jī)振動信號上可行性。 調(diào)研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與應(yīng)用，，學(xué)習(xí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的原理及其應(yīng)用，并將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型用到從盾構(gòu)機(jī)上采集的振動數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理來自實(shí)時采集振動信號的缺陷與不足。 鑒于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，想到將兩者合二為一，采用morlet小波代替BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)，并將建好的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理采集的振動信號，得到了誤差收斂和計(jì)算速度均遠(yuǎn)好于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的結(jié)果。 研究表明，基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)測與診斷方法，可以用于盾構(gòu)機(jī)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(jìn)行了初步探討。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3

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本文編號：1285368