以模糊理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術為基礎,本文總結和研究了基于二者相互結合機制的診斷理論和方法,構建了FCM-BP智能診斷模型并應用于汽輪鼓風機振動故障診斷,現(xiàn)場應用表明該“診斷模型”有較高的實用價值。文章首先介紹了課題的產(chǎn)生背景及意義,給出了課題的研究方案和實施原則;其次,從測點入手,根據(jù)現(xiàn)場特點和系統(tǒng)要求,制定了汽輪鼓風機組故障診斷與監(jiān)測系統(tǒng)的的實施方案;再次,構建了FCM-BP在線智能診斷模型;最后,詳細闡述了熱電廠汽輪鼓風機組在線智能診斷系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)及應用情況。以智能診斷技術為契入點,本文較為深入地做了以下的研究工作:（1）學習和探討了模糊C-均值聚類和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的理論與方法,針對機組常見故障,構造了二者“淺層次”結合機制的FCM-BP智能診斷模型并成功地應用于汽輪鼓風機振動故障診斷。（2）在前端數(shù)據(jù)聚類的基礎上,系統(tǒng)用類屬診斷網(wǎng)絡替代并行診斷網(wǎng)絡,既不損失診斷精度,又提高了診斷速度,這無疑是對傳統(tǒng)并行診斷網(wǎng)絡的一大改進。（3）將模糊理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡有機地結合,采用模糊聚類分析,科學地選取學習樣本,使少量學習樣本包含全部樣本的特性,很好地解決了因樣本多而導致學習速度慢的問題,此... 

【文章來源】：重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

軸的動態(tài)現(xiàn)象Fig.2.3Dynamicphenomenonofaxix

使轉子軸彎曲變形產(chǎn)生靜撓度即靜變形，但由于靜變形較小，對轉子運動不明顯，可以忽略不計，即認為圓盤的幾何中心 O’與軸線中心 O 點相重圖 2.4 所示。當轉子轉動后，由于離心力的作用，轉子產(chǎn)生動撓度，其向徑為 r，此子有兩種形式的運動：一種是轉子自身的運動，即圓盤繞其軸線 AO’B 的轉外一種是弓形轉動，即彎曲的軸心線 AO’B 與軸承聯(lián)線 AOB 組成的平面繞線的轉動。

圖 2.5 系統(tǒng)拓撲圖Fig.2.5 Diagram of system topology硬件設計方案用戶要求和系統(tǒng)功能實現(xiàn)，設計了“鼓風機組網(wǎng)絡化在線智能診斷統(tǒng)，系統(tǒng)由 20 個高溫型振動速度傳感器、32 個高溫型振動加速度調理模塊、A/D 卡、工控機及自行研制的以上各部件之間的信號轉該系統(tǒng)的硬件具有積木化特點，可根據(jù)用戶要求配置通道數(shù)（2 至各種信號調理模塊。系統(tǒng)構成如圖 2.6 所示：

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]汽輪發(fā)電機組在線監(jiān)測診斷的網(wǎng)絡化、智能化研究[D]. 伍奎.重慶大學 2005
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本文編號：3525539