掘進機作為一種專用于開鑿隧道的大型機具,工作環(huán)境惡劣,容易發(fā)生故障,而液壓系統(tǒng)是掘進機出現(xiàn)故障的主要部位之一,且掘進機液壓系統(tǒng)元件多,回路復雜,并具密封性,導致其故障的作用機理、影響因素和表現(xiàn)形式多種多樣,操作人員難以快速準確的找出故障原因,進行正確的故障處理,從而引起人身安全與經(jīng)濟損失的問題。因此,對掘進機液壓系統(tǒng)進行故障診斷至關(guān)重要。由于掘進機液壓系統(tǒng)的復雜性,傳統(tǒng)的診斷方法難以滿足診斷要求,這時必須采用智能故障診斷的方法。本文研究了一種將模糊理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷方法,并將其應(yīng)用于掘進機液壓系統(tǒng)故障診斷中,構(gòu)建了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的掘進機液壓故障診斷專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架,應(yīng)用VC++與Matlab實現(xiàn)了故障診斷軟件。本文主要完成了以下工作：（1）完成了對掘進機液壓系統(tǒng)工作原理的分析,通過研究其故障機理與故障模式,總結(jié)出了液壓系統(tǒng)的共性故障和掘進機液壓系統(tǒng)的個性故障,同時確定了本文研究所需的故障特征參量,為本文的研究做了前期準備。（2）按照專家系統(tǒng)設(shè)計原則,建立知識庫的總體結(jié)構(gòu)包括故障類型庫,故障數(shù)據(jù)庫,故障規(guī)則庫等,并將關(guān)系數(shù)據(jù)庫引入知識庫系統(tǒng),利用ACCESS作為數(shù)據(jù)庫... 

【文章來源】：南京理工大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 液壓系統(tǒng)故障診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 液壓系統(tǒng)故障診斷的發(fā)展趨勢
    1.4 本文研究內(nèi)容與章節(jié)安排
2 掘進機液壓系統(tǒng)故障機理研究
    2.1 掘進機液壓系統(tǒng)分析
        2.1.1 掘進機液壓系統(tǒng)簡介
        2.1.2 掘進機液壓系統(tǒng)工作原理
    2.2 掘進機液壓系統(tǒng)故障機理分析
        2.2.1 液壓系統(tǒng)共性故障分析
        2.2.2 掘進機液壓系統(tǒng)個性故障分析
    2.3 液壓系統(tǒng)故障信號選取與處理
    2.4 本章小結(jié)
3 掘進機液壓系統(tǒng)故障知識庫的建立
    3.1 掘進機液壓系統(tǒng)故障知識的獲取
        3.1.1 知識獲取的方法
        3.1.2 知識獲取的步驟
    3.2 掘進機液壓系統(tǒng)故障知識的表示
        3.2.1 知識表示的重要性
        3.2.2 掘進機液壓系統(tǒng)故障知識表示方法
            3.2.2.1 知識表示的常用方法
            3.2.2.2 掘進機液壓系統(tǒng)知識表示方法
    3.3 掘進機液壓系統(tǒng)知識庫的設(shè)計與建立
        3.3.1 數(shù)據(jù)庫模型的選擇
        3.3.2 數(shù)據(jù)庫化知識庫的存儲
        3.3.3 掘進機液壓系統(tǒng)知識庫管理設(shè)計
    3.4 本章小結(jié)
4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法研究
    4.1 模糊理論
        4.1.1 模糊集合與隸屬度函數(shù)的確定
        4.1.2 模糊邏輯與模糊推理
        4.1.3 模糊理論在故障診斷中的應(yīng)用
            4.1.3.1 模糊故障診斷基本原理
            4.1.3.2 模糊故障診斷原則
    4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
        4.2.1 人工神經(jīng)元模型
        4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與學習
            4.2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
            4.2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習
        4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及算法
        4.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的優(yōu)化
            4.2.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的分析
            4.2.4.2 隱含層神經(jīng)元個數(shù)的確定
        4.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用
            4.2.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷原理
            4.2.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真實驗
    4.3 模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合
    4.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的基本原理
        4.4.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型
            4.4.2.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型建立
            4.4.2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習
        4.4.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真實驗
    4.5 本章小結(jié)
5 故障診斷專家系統(tǒng)軟件實現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)軟件的設(shè)計實現(xiàn)
        5.1.1 系統(tǒng)開發(fā)工具
        5.1.2 系統(tǒng)總體設(shè)計
        5.1.3 知識庫的存儲、維護實現(xiàn)
        5.1.4 專家系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理機制的實現(xiàn)
    5.2 系統(tǒng)軟件界面設(shè)計及運行實例
        5.2.1 用戶登錄模塊
        5.2.2 網(wǎng)絡(luò)訓練模塊
        5.2.3 故障診斷模塊
        5.2.4 知識庫管理模塊
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3287928