本文關(guān)鍵詞：基于選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷研究

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【摘要】：現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)日益大型化、復(fù)雜化、自動(dòng)化，一旦出現(xiàn)事故，將帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡，如何提高故障診斷技術(shù)保證生產(chǎn)系統(tǒng)正常運(yùn)行已經(jīng)成為急需解決的問(wèn)題。 本文首先提出了基于選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法總體框架。分析了選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷的原因及流程，，并指出該診斷系統(tǒng)的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，一是如何構(gòu)建選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成，二是如何對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)。 針對(duì)選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建問(wèn)題，本文提出一種改進(jìn)的二進(jìn)制粒子群方法，用該算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體選擇，得到選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上與二進(jìn)制粒子群算法、K-均值聚類算法和蟻群算法三種個(gè)體選擇方法的分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，本文所提出的算法模型的泛化性能得到提高。 針對(duì)現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)故障特征多的問(wèn)題，引入核主元分析方法，并將上述兩種方法結(jié)合，建立了核主元分析和選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型。通過(guò)田納西-伊斯曼過(guò)程的仿真試驗(yàn)和煉鋼廠送風(fēng)系統(tǒng)的實(shí)際案例進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明，本文故障診斷模型正確率高，診斷需要的時(shí)間短，診斷效果要優(yōu)于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。最后，開(kāi)發(fā)了基于選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷原型系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法 選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 核主元分析
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP183;TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-17
• 1.1 課題來(lái)源8
• 1.2 研究背景和意義8-9
• 1.3 故障診斷技術(shù)概述9-13
• 1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主元分析方法在故障診斷中的應(yīng)用概述13-15
• 1.5 論文研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)15-17
• 2 基于選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的故障診斷方法的總體框架17-24
• 2.1 故障診斷問(wèn)題描述17-18
• 2.2 基于選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷總體流程18-20
• 2.3 故障診斷的測(cè)試實(shí)例：田納西-伊斯曼過(guò)程20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-24
• 3 基于粒子群算法的選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（IBPSOSEN）建模24-37
• 3.1 選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述24-27
• 3.2 改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法（IBPSO）27-31
• 3.3 基于 IBPSO 的選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模算法31-34
• 3.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析34-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 4 基于 KPCA-IBPSOSEN 的故障診斷方法及原型系統(tǒng)37-52
• 4.1 KPCA 原理37-39
• 4.2 基于 KPCA-IBPSOSEN 的故障診斷算法39
• 4.3 基于 KPCA-IBPSOSEN 的 TE 問(wèn)題測(cè)試分析39-44
• 4.4 基于 KPCA-IBPSOSEN 的齒輪箱故障診斷44-47
• 4.5 故障診斷原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)47-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 5 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 全文總結(jié)52-53
• 5.2 研究展望53-54
• 致謝54-56
• 參考文獻(xiàn)56-61
• 附錄：碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文61

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