本文關(guān)鍵詞：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的帶式輸送機(jī)故障診斷研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：裝卸起重機(jī)械包括輸送機(jī)、起重機(jī)、叉車(chē)等機(jī)械裝備，廣泛用于工業(yè)運(yùn)輸系統(tǒng),如工廠(chǎng)、港口、車(chē)間和垃圾處理等場(chǎng)合。但隨著這些機(jī)械設(shè)備的日益復(fù)雜化、大型化，在生產(chǎn)運(yùn)輸中涉及到的維修難度、運(yùn)行可靠性、安全性及準(zhǔn)確性已很難滿(mǎn)足生產(chǎn)要求。所以，當(dāng)下最捷徑的方法就是能夠建立起對(duì)運(yùn)行設(shè)備及時(shí)地進(jìn)行故障診斷。因此，對(duì)裝卸起重機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障診斷的檢測(cè)與診斷，尤其是對(duì)故障診斷進(jìn)行智能化是重中之重。 本文以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論為理論研究基礎(chǔ)，重點(diǎn)研究了BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及模糊理論應(yīng)用在具有代表性的裝卸機(jī)械——帶式輸送機(jī)，以這種設(shè)備為研究對(duì)象，研究了機(jī)械故障診斷。結(jié)合Matlab，實(shí)現(xiàn)對(duì)帶式輸送機(jī)系統(tǒng)智能化故障檢測(cè)與診斷的仿真。本文的主要研究任務(wù)為：分析了模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及BP算法的理論；建立帶式輸送機(jī)故障診斷中監(jiān)測(cè)裝置設(shè)計(jì)及安裝方法，以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與帶式輸送機(jī)的故障診斷技術(shù)；把BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論結(jié)合起來(lái)應(yīng)用到帶式輸送機(jī)故障診斷中，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷出帶式輸送機(jī)系統(tǒng)所發(fā)生的故障類(lèi)型。首先把帶式輸送機(jī)故障樣本進(jìn)行模糊化，之后輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，結(jié)果顯示，能夠在滿(mǎn)足最小誤差的情況下準(zhǔn)確推理出帶式輸送機(jī)故障類(lèi)型。方法可靠實(shí)用。相比之下，傳統(tǒng)的故障診斷方法有很大的局限性。以Matlab為系統(tǒng)仿真平臺(tái)，完成系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)。利用MATLAB軟件中的工具箱對(duì)帶式輸送機(jī)模糊化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷做了仿真。由仿真結(jié)果得出，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更具有優(yōu)勢(shì)，能夠?yàn)V掉多余信息，節(jié)省時(shí)間空間，對(duì)工程利用有實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：帶式輸送機(jī) 故障診斷 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊理論
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TH222;TH165.3
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 引言9-13
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.1.1 課題的研究背景9
• 1.1.2 本研究的意義9-10
• 1.2 故障診斷研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)10-11
• 1.2.2 國(guó)外11
• 1.2.3 故障診斷的未來(lái)發(fā)展11-12
• 1.4 本文研究主要內(nèi)容12
• 1.5 本章小結(jié)12-13
• 第二章 模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13-29
• 2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13-16
• 2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論13
• 2.1.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及理論分析13-14
• 2.1.3 BP 網(wǎng)絡(luò)模型建立14
• 2.1.4 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法14-16
• 2.2 模糊理論16-26
• 2.2.1 模糊數(shù)學(xué)16-18
• 2.2.2 模糊集合的基本概念18-21
• 2.2.3 模糊集合的隸屬函數(shù)21-26
• 2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-28
• 2.3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)26-27
• 2.3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合的方式27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 帶式輸送機(jī)故障診斷機(jī)理研究29-41
• 3.1 帶式輸送機(jī)的特點(diǎn)及型號(hào)29-31
• 3.1.1 帶式輸送機(jī)的特點(diǎn)29-30
• 3.1.2 帶式輸送機(jī)的型號(hào)30-31
• 3.2 皮帶機(jī)故障機(jī)理研究31-39
• 3.2.1 膠帶縱向撕裂31-34
• 3.2.1.1 膠帶縱向撕裂機(jī)理32
• 3.2.1.2縱向撕裂檢測(cè)32-34
• 3.2.2 膠帶打滑34-36
• 3.2.3 膠帶跑偏36-37
• 3.2.4 膠帶斷帶37-39
• 3.2.5 撒料39
• 3.2.6 膠帶火災(zāi)事故39
• 3.4 本章總結(jié)39-41
• 第四章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在帶式輸送機(jī)故障診斷中的應(yīng)用41-49
• 4.1 帶式輸送機(jī)信號(hào)輸入類(lèi)型41-42
• 4.2 信號(hào)調(diào)理42
• 4.3 數(shù)據(jù)采集卡42-43
• 4.4 帶式輸送機(jī)故障診斷的模糊模式識(shí)別方法43-46
• 4.4.1 模糊識(shí)別算法與歸屬原則44
• 4.4.2 帶式輸送機(jī)系統(tǒng)故障的模糊診斷44-46
• 4.5 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)算法流程圖46
• 4.6 模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖46-47
• 4.7 本章結(jié)論47-49
• 第五章 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶式輸送機(jī)故障診斷的仿真49-57
• 5.1 Matlab 簡(jiǎn)介49
• 5.2 基于 Matlab 的模糊 BP 網(wǎng)絡(luò)49-52
• 5.3 帶式輸送機(jī)故障診斷實(shí)例仿真52-56
• 5.3.1 診斷模型建立52-53
• 5.3.2 故障診斷模糊 BP 網(wǎng)絡(luò)模型仿真53-55
• 5.3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真55-56
• 5.4 本章總結(jié)56-57
• 第六章 結(jié)論與展望57-59
• 6.1 結(jié)論57
• 6.2 展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 致謝63-65
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文65-66

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本文編號(hào)：438195