近年來,機械設(shè)備故障診斷技術(shù)在國內(nèi)外得到了較大的發(fā)展,在國民生產(chǎn)中起到了重大的作用。離心壓縮機作為機械設(shè)備領(lǐng)域的一部分,由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,激勵源多,對其實施故障診斷比較困難,盡管人們已對其開展了不少研究并取得了一些研究成果,但總的診斷水平還不是很高,這與其在生產(chǎn)中的應(yīng)用現(xiàn)狀是極不相符。本文在吸取前人研究成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合實際,并根據(jù)離心壓縮機轉(zhuǎn)子信號的非平穩(wěn)特性,引入了智能診斷方法,對離心壓縮機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)較好地的進行了故障診斷。本文根據(jù)離心壓縮機信號具有隨機信號、周期信號、沖擊信號等混雜在一起的特點,以及信號特征難以提取等問題,研究了離心壓縮機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動信號的特征提取方法。通過小波變換技術(shù)對時域和頻域同時具有良好的局部化性質(zhì),可以聚焦到信號的任意細節(jié),對突變信號和非平穩(wěn)信號具有很強的識別能力,利用小波包變換對離心壓縮機轉(zhuǎn)子典型故障的振動信號進行特征提取,并以“能量”為元素,構(gòu)造離心壓縮機故障信號的特征向量,以便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別。本文還研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離心壓縮機故障診斷方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有處理非線性和自學(xué)習以及并行計算能力,且具有在線診斷能力,強大的函數(shù)逼近能力和模式識別能力,在... 

【文章來源】：東北石油大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

－1小波包分解樹形圖

圖 3-4 兩種信號 db3 小波包分解后的灰度圖Fig.3-4 Grey Image of Two Signal Decomposed by db3 Wavelet Packet灰度圖上的灰度顏色越深表示系數(shù)的值越大。從第一幅圖上可以看出在三段時間內(nèi)有三個頻率，而且成倍頻遞增，第二幅圖上有三個頻帶，表示有三個頻率成分，因為整個時間段上混疊在一起，所以是三條頻帶。從圖上看出小波包可以進行很好的時頻分析。第二種：對信號中夾帶微小信號成分進行分析。在 10Hz 和 80Hz 疊加的兩個信號中在350～380 時間段夾帶一個 160Hz 的微小信號時域圖和直接對信號做功率譜如圖 3-5 所示。0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000-8-6-4-2024680 50 100 150 200 2500500100015002000250030003500400045005000功率譜密度功率信號功率譜圖 3-5 信號的時域圖和功率譜Fig.3-5 Time Domain Wave and Power Spectrum of Signal

整權(quán)值來盡可能調(diào)整網(wǎng)絡(luò)特性，但是這種方法不是是當有一個沒有學(xué)習過的樣本出現(xiàn)時，網(wǎng)絡(luò)將失去統(tǒng)的擬合能力不強。法實際上是一種變結(jié)構(gòu)的 RBF 網(wǎng)絡(luò)。所謂“變結(jié)構(gòu)入樣本為當前的 RBF 網(wǎng)絡(luò)分配新的隱單元，也就是拓撲結(jié)構(gòu)。同時，在修正權(quán)值過程中，再進一步校選取原則和有效的權(quán)值訓(xùn)練算法可以使它兼有實BF 網(wǎng)絡(luò)的研究方向之一。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真對比研究來對比研究 RBF 與 BP 的特性。頻率突變的正弦時變信號 y(t)來作為目標樣本（采 <≤≤≤=sin(*6*)46sin(*3*)04()tpittpity t

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]集成智能故障診斷策略及其應(yīng)用研究[D]. 武和雷.浙江大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路段行程時間預(yù)測研究[D]. 朱耿先.重慶大學(xué) 2004
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