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基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通風(fēng)機葉片裂紋故障診斷方法

發(fā)布時間:2022-01-09 08:55
  通風(fēng)機被廣泛用于倉庫、工廠等,特別是在礦山等工業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境,為工作環(huán)境提供源源不斷的新鮮空氣以及降低有害氣體濃度,以確保生產(chǎn)運行的順利和工作人員的生命安全。葉片作為通風(fēng)機的關(guān)鍵部件,長期承受高離心力和氣動負荷,極容易產(chǎn)生裂紋、斷裂故障,甚至還會引發(fā)重大安全事故。因此,對其進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷,及時監(jiān)控葉片裂紋發(fā)展趨勢是杜絕此類事故的重要途徑。因此,對工作環(huán)境復(fù)雜的葉片裂紋實現(xiàn)定量故障診斷具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。鑒于此,本文將建立一個SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通風(fēng)機葉片裂紋位置診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)將大大提高故障診斷的準(zhǔn)確率和效率。通過對通風(fēng)機葉片建模并對其進行動力學(xué)分析,推導(dǎo)了葉片的動力學(xué)方程,獲得了裂紋狀態(tài)下的葉片固有特性;對葉片進行模態(tài)分析,利用小波變換對模態(tài)分析得到的振型圖進行處理,分析了不同因素對通風(fēng)機葉片裂紋位置的影響,得到了相應(yīng)的變化規(guī)律。結(jié)果表明:通風(fēng)機葉片的裂紋位置與其振型圖的小波系數(shù)cD和cV值相關(guān)。利用模態(tài)試驗方法對不同裂紋位置的單裂紋葉片進行了振動信號的測量,通過二維小波變換處理得到了相對應(yīng)的小波系數(shù)圖,構(gòu)建了葉片裂紋的特征向量。根據(jù)葉片裂紋位置與小波系數(shù)圖之間的規(guī)律搭建... 

【文章來源】:北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】:69 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通風(fēng)機葉片裂紋故障診斷方法


軸流式通風(fēng)機Fig.1-1Axial-flowfan

通風(fēng)機葉片,葉片裂紋


通風(fēng)機葉片

草帽,墨西哥,神經(jīng)元


圖 2-1 墨西哥草帽型函數(shù)圖Fig.2-1 Mexican hat type function chart絡(luò)結(jié)構(gòu)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)如圖 2-2 所示,它由輸入層和競爭,輸入層神經(jīng)元個數(shù)為 m,競爭層是由 × 個神拓撲結(jié)構(gòu)不變。若干個一維神經(jīng)元(x1, x2,..., xm)數(shù)取決于樣本維數(shù),且輸入信息與競爭層(輸出;競爭層的神經(jīng)元之間一般是以二維形式排列的是這樣進行的:當(dāng)有樣本輸入到輸入層的神經(jīng)元該輸入的響應(yīng)機會,獲得響應(yīng)機會的神經(jīng)元成為C,在其鄰域 Nc內(nèi)的神經(jīng)元也會不同程度變?yōu)榕d神經(jīng)元都會被抑制。鄰域 Nc的范圍既可以是正


本文編號:3578383

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