【摘要】：隨著液壓系統(tǒng)向快速、大功率、高精度的方向發(fā)展,液壓系統(tǒng)及設備的功能增多,結(jié)構(gòu)變得越來越復雜,性能指標要求也越來越高,工作強度增大,相應增加了液壓系統(tǒng)出現(xiàn)故障的可能性。液壓系統(tǒng)中液壓泵是整個系統(tǒng)的核心,它是整個液壓系統(tǒng)的動力源,對整個系統(tǒng)產(chǎn)生決定性的影響,液壓泵的性能會直接影響到整個系統(tǒng)其它元件的壽命和系統(tǒng)的正常運行,因此,液壓泵故障診斷方法的研究和開發(fā)對現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)有著十分重要的意義。 本文針對液壓泵進行了基于神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法的研究,在分析了液壓泵故障機理及故障診斷方法的基礎(chǔ)上,提出用基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法對液壓泵進行診斷,確定用于液壓泵故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、學習樣本和各個參數(shù)并以此訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。本文利用VC++6.0開發(fā)出液壓泵的故障診斷系統(tǒng),在該系統(tǒng)中實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡學習和神經(jīng)網(wǎng)絡診斷兩大功能模塊。提出采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的正向、反向和混合雙向的三種推理機制,以供用戶在診斷過程中根據(jù)實際需要選擇具體的推理方式。該系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)均使得對于液壓泵的故障診斷非常有效,具體實現(xiàn)起來也非常便捷。
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：TH137.51
【圖文】：

圖.46故障診斷系統(tǒng)主界面圖工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的液壓泵故障診斷系統(tǒng)的主界面上有三個按鈕:神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)網(wǎng)絡診斷、退出。經(jīng)網(wǎng)絡學習模塊功能，是對神經(jīng)網(wǎng)絡輸入知識庫里的液壓泵專家知識，P網(wǎng)絡進行學習，其具體過程在程序內(nèi)部設定，由計算機自動完成。軟件P算法流程圖如圖.33所示。對于用戶來說只需簡單的鼠標鍵盤操作，實快捷。入神經(jīng)網(wǎng)絡學習模塊后，界面如圖.47所示。

7三層BP網(wǎng)絡學習數(shù)據(jù)輸入與誤差顯示界面

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張琦,邵立福,李煥良,鄭慧娟;一種基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的液壓泵故障診斷技術(shù)[J];中國制造業(yè)信息化;2004年08期

2 張琦,邵立福;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的液壓泵故障診斷模型研究[J];機床與液壓;2004年10期

3 鄭軍華,馬駿騎,仲海衛(wèi);基于神經(jīng)網(wǎng)絡的液壓泵故障診斷——學習系統(tǒng)的分析[J];昆明理工大學學報(理工版);2003年01期

4 柴令華;陳小虎;毋文峰;;基于D-S證據(jù)理論的液壓泵故障診斷[J];流體傳動與控制;2010年05期

5 柴令華;陳小虎;毋文峰;;基于D-S證據(jù)理論的液壓泵故障診斷[J];液壓氣動與密封;2010年10期

6 潘玉林;;現(xiàn)代筑路工程機械液壓系統(tǒng)診斷技術(shù)及發(fā)展趨勢研究[J];經(jīng)營管理者;2009年12期

7 賀尚紅;李旭宇;楊昀梓;徐曉林;;混凝土泵車發(fā)動機萬有特性模型與工況優(yōu)化研究[J];中國工程機械學報;2009年01期

8 王少萍;液壓泵軸承故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡方法研究[J];機床與液壓;1999年05期

9 王淑嬌;潘宏俠;;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的液壓泵故障診斷[J];科技信息(學術(shù)版);2006年08期

10 賀尚紅;楊昀梓;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的混凝土泵車發(fā)動機萬有特性建模與工況優(yōu)化[J];中南大學學報(自然科學版);2010年04期

相關(guān)會議論文 前10條

1 胡軍科;王華兵;;閉式液壓泵的種類及選型注意事項[A];第一屆全國流體動力及控制工程學術(shù)會議論文集（第二卷）[C];2000年

2 侯艷芳;馮紅梅;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的調(diào)制識別算法的研究[A];武漢(南方九省)電工理論學會第22屆學術(shù)年會、河南省電工技術(shù)學會年會論文集[C];2010年

3 沈建榮;楊林泉;陳琳;;神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性判據(jù)與區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整[A];系統(tǒng)工程與可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略——中國系統(tǒng)工程學會第十屆年會論文集[C];1998年

4 石山銘;李富蘭;丁俊麗;;神經(jīng)網(wǎng)絡的知識獲取[A];全國青年管理科學與系統(tǒng)科學論文集（第1卷）[C];1991年

5 吳清烈;徐南榮;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的一種多目標決策方法[A];復雜巨系統(tǒng)理論·方法·應用——中國系統(tǒng)工程學會第八屆學術(shù)年會論文集[C];1994年

6 李曉鐘;汪培莊;羅承忠;;神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊邏輯[A];中國系統(tǒng)工程學會模糊數(shù)學與模糊系統(tǒng)委員會第五屆年會論文選集[C];1990年

7 房育棟;余英林;;高階自組織映射及其學習算法[A];1995年中國控制會議論文集（上）[C];1995年

8 王曉曄;杜朝輝;呂德忠;劉建峰;;神經(jīng)網(wǎng)絡模糊控制在溫度控制系統(tǒng)中的應用[A];1997中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];1997年

9 金龍;吳建生;;基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡短期氣候預測模型(摘要)[A];新世紀氣象科技創(chuàng)新與大氣科學發(fā)展——中國氣象學會2003年年會“氣候系統(tǒng)與氣候變化”分會論文集[C];2003年

10 申偉;張元培;;基于MATLAB的自適應神經(jīng)網(wǎng)絡模糊系統(tǒng)(ANFIS)的應用[A];《制造業(yè)自動化與網(wǎng)絡化制造》學術(shù)交流會論文集[C];2004年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 田茂貴　李宏輝;中航力源成功研制超大排量液壓泵[N];中國航空報;2011年

2 本報記者 方汝寧　通訊員 田茂貴 李宏輝;超大排量液壓泵在中航力源液壓誕生[N];中國工業(yè)報;2011年

3 記者 王海濱　通訊員 白躍新;世界最大排量斜軸式液壓泵研制成功[N];科技日報;2009年

4 記者 李侖 通訊員 白躍新;太礦液壓泵市場份額高[N];中國煤炭報;2009年

5 于翔;數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡中的協(xié)同應用[N];網(wǎng)絡世界;2009年

6 記者 栗金聲　通訊員 白躍新;太礦研制成功世界最大排量斜軸式液壓泵[N];山西日報;2009年

7 健康時報特約記者　 張獻懷;干細胞移植：修復受損的神經(jīng)網(wǎng)絡[N];健康時報;2006年

8 記者 周君彥;世界最大排量斜軸式液壓泵太礦研制成功[N];科學導報;2009年

9 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡應用研究通過鑒定[N];中國船舶報;2006年

10 本報通訊員　 鄭榭 本報記者　 王守本 宋柏松;聞德生：11項專利引領(lǐng)國際液壓泵研究水平[N];河北日報;2006年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 劉志祥;深部開采高階段尾砂充填體力學與非線性優(yōu)化設計[D];中南大學;2005年

2 戴雪龍;PET探測器神經(jīng)網(wǎng)絡定位方法研究[D];中國科學技術(shù)大學;2006年

3 馬戎;智能控制技術(shù)在煉鋼電弧爐中的應用研究[D];西北工業(yè)大學;2006年

4 文敦偉;面向多智能體和神經(jīng)網(wǎng)絡的智能控制研究[D];中南大學;2001年

5 吳大宏;基于遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)研究[D];西南交通大學;2003年

6 杜文斌;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的冠心病證候診斷標準與藥效評價模型研究[D];遼寧中醫(yī)學院;2004年

7 熊雪梅;參數(shù)化模糊遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡及在植物病害預測的應用[D];南京農(nóng)業(yè)大學;2004年

8 李智;電站鍋爐燃燒系統(tǒng)優(yōu)化運行與應用研究[D];東北大學;2005年

9 王承;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬電路故障診斷方法研究[D];電子科技大學;2005年

10 譚陽紅;基于小波和神經(jīng)網(wǎng)絡的大規(guī)模模擬電路故障診斷研究[D];湖南大學;2005年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 黃燕燕;基于神經(jīng)網(wǎng)絡集合的多模型控制方法研究及應用[D];南昌大學;2010年

2 楊立儒;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電路故障診斷的研究與實現(xiàn)[D];解放軍信息工程大學;2010年

3 劉蘭蘭;基于神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法的H型鋼粗軋工藝參數(shù)優(yōu)化研究[D];山東大學;2011年

4 田鵬明;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的振動主動控制研究[D];太原理工大學;2012年

5 姜宇;發(fā)動機裂解設備故障診斷技術(shù)的研究[D];吉林大學;2012年

6 邢遠凱;基于決策樹和遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡研究及應用[D];浙江大學;2010年

7 高寶建;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的月降水預報模型在洪澤湖的應用研究[D];南京信息工程大學;2012年

8 陳少華;基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的研究[D];山東科技大學;2010年

9 來建波;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的路段行程時間預測研究[D];云南大學;2011年

10 閆超;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的煤礦深埋硐室軟巖流變參數(shù)反演分析[D];安徽理工大學;2011年

本文編號：2732051