發(fā)布時間：2017-12-27 02:11

  本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水泵電機的故障診斷　出處：《湖北工業(yè)大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：水泵電機是供水系統(tǒng)中十分重要的設(shè)備。隨著工業(yè)生產(chǎn)和行政部門對供水需求的提高使得水泵電機的運行時間和強度都超過了以往，水泵電機出現(xiàn)故障問題的概率明顯增高了。目前由于生產(chǎn)成本和檢測儀器的限制，多數(shù)情況下還是依靠專業(yè)人員的經(jīng)驗進行維護。這種方法對突發(fā)性和多樣性類型的故障束手無策，，不得不停止運行進行修理，導(dǎo)致無法提供用水造成經(jīng)濟損失和社會負(fù)面影響。為了及時準(zhǔn)確的預(yù)測和發(fā)現(xiàn)故障保證水泵電機的正常運行，避免水泵電機的因故障停機而造成的經(jīng)濟損失和社會負(fù)面影響，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于水泵電機的故障診斷就十分有研究意義。 本文首先在分析了各種故障診斷方法的基礎(chǔ)上對水泵電機的轉(zhuǎn)子斷條、定子繞組的匝間短路和軸承內(nèi)外圈的這三種故障的產(chǎn)生機理作了全面的闡述，找出這三種故障對應(yīng)的特征頻率。 然后采用了BP算法和網(wǎng)絡(luò)模式，通過matlab軟件選取不同參數(shù)進行討論和訓(xùn)練仿真，分析仿真結(jié)果，找到性能最好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 文章最后針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的不足，將遺傳算法與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法相結(jié)合然后進行仿真，通過對結(jié)論的分析證實了遺傳算法和BP算法的結(jié)合對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化是行之有效的。
[Abstract]:The pump motor is a very important equipment in the water supply system. With the increase of industrial production and administrative departments' demand for water supply, the running time and intensity of pump motor are all higher than before. The probability of failure of pump motor is obviously increased. At present, due to the limitation of production costs and testing instruments, most of the cases still rely on the experience of professional personnel to maintain. This method is helpless for sudden and diversified failures. It has to stop operation and repair, resulting in failure to provide water and cause economic losses and social negative effects. In order to predict and find faults in time and accurately, ensure the normal operation of pump motor and avoid the economic losses and social negative effects caused by the failure of pump motor, it is of great significance to apply BP neural network theory to the fault diagnosis of water pump motor.
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP183;TU991.35;TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1339805