本文關(guān)鍵詞：冷軋機(jī)智能故障診斷系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著鋼鐵工業(yè)的快速發(fā)展,冷軋機(jī)的用途越來(lái)越廣泛。冷軋機(jī)不是一部簡(jiǎn)單的旋轉(zhuǎn)機(jī)器,它有許多特殊的問(wèn)題,對(duì)其進(jìn)行故障診斷的難度很大。雖然經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展,但對(duì)冷軋機(jī)的故障機(jī)理及診斷方法了解還不夠成熟,應(yīng)用傳統(tǒng)的診斷方法很難精確診斷。隨著人工智能技術(shù)的日益成熟,在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,用智能診斷技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)診斷方法對(duì)冷軋機(jī)進(jìn)行診斷已成為一種必然的發(fā)展趨勢(shì)。 本文對(duì)鞍鋼冷軋廠一號(hào)生產(chǎn)線(xiàn)1700型冷軋機(jī)的具體結(jié)構(gòu)和工作原理進(jìn)行了系統(tǒng)分析和研究,總結(jié)其工作機(jī)座、減速機(jī)以及主電動(dòng)機(jī)的常見(jiàn)故障類(lèi)型和產(chǎn)生原因。采用時(shí)域分析和小波包分析的方法對(duì)其振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取,并結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)的軋制力、張力以及帶鋼速度對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)與診斷。 在建立智能故障診斷系統(tǒng)時(shí),分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理以及在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用,在對(duì)冷軋機(jī)振動(dòng)信號(hào)處理基礎(chǔ)之上,建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本集、測(cè)試集,并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真訓(xùn)練。在系統(tǒng)具體實(shí)現(xiàn)中,采用Visual C++6.0進(jìn)行人機(jī)界面的設(shè)計(jì),利用MATLAB進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分的訓(xùn)練、測(cè)試和仿真,充分利用二者的交互性完成整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。經(jīng)過(guò)測(cè)試,證明本系統(tǒng)達(dá)到實(shí)際應(yīng)用要求,具有較高的準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：冷軋機(jī) 特征提取 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TG333;TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題背景及研究意義10-11
• 1.2 冷軋機(jī)故障診斷方法研究11-13
• 1.2.1 狀態(tài)監(jiān)測(cè)11
• 1.2.2 特征提取11
• 1.2.3 故障診斷11-13
• 1.2.4 維修決策13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外冷軋機(jī)故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展前景13-14
• 1.3.1 國(guó)外冷軋機(jī)故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀13
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)冷軋機(jī)故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.3 冷軋機(jī)故障診斷技術(shù)發(fā)展前景14
• 1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與應(yīng)用14-16
• 1.5 本論文主要研究?jī)?nèi)容和工作16-17
• 第2章 1700型冷軋機(jī)結(jié)構(gòu)及常見(jiàn)故障分析17-25
• 2.1 鞍鋼一號(hào)冷軋線(xiàn)工藝設(shè)備路線(xiàn)簡(jiǎn)介17
• 2.2 1#機(jī)架1700型冷軋機(jī)結(jié)構(gòu)組成及主要技術(shù)參數(shù)17-19
• 2.2.1 結(jié)構(gòu)組成17-18
• 2.2.2 主要技術(shù)參數(shù)18-19
• 2.3 1700型冷軋機(jī)常見(jiàn)故障分析19-24
• 2.3.1 工作機(jī)座常見(jiàn)故障19-21
• 2.3.2 減速機(jī)常見(jiàn)故障21-23
• 2.3.3 主電動(dòng)機(jī)常見(jiàn)故障23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 冷軋機(jī)特征信號(hào)提取方法研究25-42
• 3.1 鞍鋼一號(hào)冷軋線(xiàn)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)25-26
• 3.2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)26-41
• 3.2.1 數(shù)據(jù)采集概念26
• 3.2.2 數(shù)據(jù)采集傳感器26-29
• 3.2.3 信號(hào)的預(yù)處理29-30
• 3.2.4 A/D轉(zhuǎn)換30
• 3.2.5 信號(hào)分析30-41
• 3.3 本章小節(jié)41-42
• 第4章 智能故障診斷原理42-51
• 4.1 智能故障診斷概述42
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論42-50
• 4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成43
• 4.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型模型43-45
• 4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)45-46
• 4.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷原理及學(xué)習(xí)方法46-47
• 4.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理47-50
• 4.3 本章小結(jié)50-51
• 第5章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋機(jī)故障診斷系統(tǒng)研究51-65
• 5.1 系統(tǒng)總體分析與設(shè)計(jì)51-53
• 5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋機(jī)減速機(jī)故障診斷53-60
• 5.2.1 訓(xùn)練樣本的選擇53
• 5.2.2 減速機(jī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型53-57
• 5.2.3 網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)構(gòu)造57
• 5.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)確定57-58
• 5.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試58-60
• 5.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋機(jī)主電動(dòng)機(jī)故障診斷60-62
• 5.3.1 主電動(dòng)機(jī)故障樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明60
• 5.3.2 主電動(dòng)機(jī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及參數(shù)的確定60-61
• 5.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試61-62
• 5.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋機(jī)工作機(jī)座故障診斷62-64
• 5.4.1 工作機(jī)座故障樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明62
• 5.4.2 工作機(jī)座BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及參數(shù)的確定62-63
• 5.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試63-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 第6章 冷軋機(jī)智能故障診斷系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)65-71
• 6.1 系統(tǒng)的軟件平臺(tái)65-66
• 6.1.1 MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)65
• 6.1.2 Visual C++軟件實(shí)現(xiàn)65-66
• 6.2 軟件功能設(shè)計(jì)66-67
• 6.3 軟件界面設(shè)計(jì)67-70
• 6.3.1 智能診斷界面67-68
• 6.3.2 數(shù)據(jù)管理界面68
• 6.3.3 系統(tǒng)拓展界面68-69
• 6.3.4 用戶(hù)管理界面69-70
• 6.4 本章小結(jié)70-71
• 第7章 結(jié)論與展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 致謝76

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：冷軋機(jī)智能故障診斷系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：372532