離心式風(fēng)機(jī)是工廠中的重要設(shè)備，根據(jù)工廠的實(shí)際情況和管理要求，研究出能夠?qū)﹄x心式風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行診斷的系統(tǒng)就顯得十分必要，以便保證其安全可靠的運(yùn)行，保證生產(chǎn)的順利進(jìn)行。風(fēng)機(jī)的故障診斷方法很多，但大部分都采用單一的故障診斷方法。本文在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、綜合關(guān)聯(lián)度的決策級融合診斷系統(tǒng)，用不同測點(diǎn)測定的信息進(jìn)行仿真。主要做的工作如下：分析了離心式風(fēng)機(jī)故障產(chǎn)生機(jī)理，綜合風(fēng)機(jī)工作原理、專家經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)生故障的歷史數(shù)據(jù)，得出最常見的8種故障模式，建立了離心式風(fēng)機(jī)故障樣本數(shù)據(jù)。分析了基于綜合關(guān)聯(lián)度的故障診斷方法，針對傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)度分析故障診斷方法只考慮故障模式間的相似性而未考慮其相近性而導(dǎo)致診斷精度下降甚至出現(xiàn)誤診現(xiàn)象，引入模糊聚類中的相似系數(shù)，與傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)度結(jié)合形成綜合關(guān)聯(lián)度來彌補(bǔ)其不足，通過診斷實(shí)例表明這種方法是可行的。提出了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出和綜合關(guān)聯(lián)度輸出來構(gòu)造D-S證據(jù)理論中的基本概率分配問題，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論的局部融合診斷系統(tǒng)和基于綜合關(guān)聯(lián)度和D-S證據(jù)理論的局部融合診斷系統(tǒng)，將兩種方法局部融合的結(jié)果再進(jìn)行全局決策融合。融合結(jié)果表明，基于BP... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省211工程院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3626345