本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井風(fēng)機(jī)故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：礦井風(fēng)機(jī)作為煤礦生產(chǎn)中的關(guān)鍵設(shè)備，是保障煤礦持續(xù)生產(chǎn)、井下工作人員生命安全以及礦井其他設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。如果礦井風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障甚至嚴(yán)重時(shí)出現(xiàn)停風(fēng)，將對(duì)煤礦生產(chǎn)帶來不可估量的經(jīng)濟(jì)損失。因此，如何保障礦井風(fēng)機(jī)的安全運(yùn)行成為了工程技術(shù)人員所關(guān)注的重點(diǎn)問題。 本文正是根據(jù)礦井風(fēng)機(jī)的常見故障，設(shè)計(jì)出一套利用虛擬儀器(VI)技術(shù)為開發(fā)平臺(tái)、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)的故障診斷系統(tǒng)。首先，，本文從故障診斷的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀出發(fā)詳細(xì)闡述了設(shè)備故障診斷具有的現(xiàn)實(shí)和長遠(yuǎn)意義。緊接著對(duì)礦井風(fēng)機(jī)中包含故障信息最豐富的振動(dòng)信號(hào)，進(jìn)行了傳統(tǒng)的時(shí)域、頻域分析進(jìn)而上升到小波及小波包理論分析。由于小波分析在時(shí)頻兩域都具有表征信號(hào)局部特征的能力，在分析非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)時(shí)，低頻部分具有較高的頻率分辨率，在高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率。從而得出結(jié)論：對(duì)于非平穩(wěn)的振動(dòng)信號(hào)小波分析具有很大的優(yōu)越性。同時(shí)利用小波分析將采集到的故障信號(hào)進(jìn)行特征值提取，將得到的特征值作為訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本值。其次，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論，對(duì)幾種常見網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)性能、診斷性能進(jìn)行比較，最后確定了以BPNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)的故障診斷系統(tǒng)。 在軟件設(shè)計(jì)方面，以LabVIEW為平臺(tái)編寫一套程序，能夠完成對(duì)通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)采集、小波包分析和特征提取等操作，進(jìn)而利用LabVIEW中所搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行故障的識(shí)別和診斷。
【關(guān)鍵詞】：礦井風(fēng)機(jī) 小波分析 特征值提取 虛擬儀器 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP183;TD441
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題的背景10-11
• 1.2 課題的意義11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢11-14
• 1.3.1 課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3.2 課題的發(fā)展趨勢13-14
• 1.4 課題的主要內(nèi)容與解決的關(guān)鍵問題14-16
• 1.4.1 主要內(nèi)容14-15
• 1.4.2 解決的關(guān)鍵問題15-16
• 第二章 基于振動(dòng)特征的礦井風(fēng)機(jī)常見故障分析16-29
• 2.1 礦井風(fēng)機(jī)振動(dòng)原理分析16-19
• 2.2 常見故障模式的原因和故障信號(hào)的振動(dòng)特征19-22
• 2.2.1 轉(zhuǎn)子不平衡19-20
• 2.2.2 轉(zhuǎn)子不對(duì)中20-21
• 2.2.3 碰磨故障21
• 2.2.4 基礎(chǔ)或連接松動(dòng)故障21-22
• 2.2.5 油膜振蕩22
• 2.2.6 軸承失效故障22
• 2.3 對(duì)于故障診斷的幾種方法22-23
• 2.4 振動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)23-28
• 2.4.1 時(shí)域分析法24-26
• 2.4.2 頻域分析法26-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 小波技術(shù)對(duì)故障信號(hào)的特征提取29-41
• 3.1 概述29
• 3.2 信號(hào)的時(shí)頻分析法29-32
• 3.2.1 短時(shí)傅里葉變換30-31
• 3.2.2 小波分析的產(chǎn)生31-32
• 3.3 小波技術(shù)理論分析32-36
• 3.3.1 連續(xù)和離散小波變換32-34
• 3.3.2 多分辨率分析34-35
• 3.3.3 小波包理論分析35-36
• 3.4 利用小波技術(shù)提取故障信號(hào)特征值36-40
• 3.4.1 小波基的選取37-38
• 3.4.2 故障信號(hào)特征值提取38-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在故障診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用41-60
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述41-46
• 4.1.1 單個(gè)神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型41-42
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)類別42-44
• 4.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種模型結(jié)構(gòu)44-45
• 4.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷原理分析45-46
• 4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46-51
• 4.2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)46-47
• 4.2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法47-50
• 4.2.3 BP 網(wǎng)絡(luò)的算法改進(jìn)50-51
• 4.3 利用 BP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷的步驟51-59
• 4.3.1 建立故障診斷樣本集52-54
• 4.3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和節(jié)點(diǎn)的確定54-55
• 4.3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)選擇55-56
• 4.3.4 訓(xùn)練 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)56-58
• 4.3.5 故障驗(yàn)證和出現(xiàn)一種以上故障的界定58-59
• 4.4 本章小結(jié)59-60
• 第五章 基于虛擬儀器平臺(tái)的故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)60-80
• 5.1 虛擬儀器（LABVIEW）簡介60-62
• 5.1.1 虛擬儀器的概念60
• 5.1.2 LabVIEW 軟件介紹60-61
• 5.1.3 LabVIEW 的特點(diǎn)61-62
• 5.2 礦井風(fēng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)62-65
• 5.2.1 振動(dòng)傳感器介紹和選型63-64
• 5.2.2 信號(hào)調(diào)理系統(tǒng)64
• 5.2.3 數(shù)據(jù)采集卡64
• 5.2.4 工控機(jī)64-65
• 5.3 礦井風(fēng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)65-79
• 5.3.1 系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)劃分65-66
• 5.3.2 數(shù)據(jù)采集模塊66-67
• 5.3.3 小波特征值提取模塊67-72
• 5.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊72-74
• 5.3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模塊74-76
• 5.3.6 診斷系統(tǒng)測試76-79
• 5.4 本章小結(jié)79-80
• 第六章 全文總結(jié)80-82
• 6.1 主要結(jié)論80-81
• 6.2 研究展望81-82
• 參考文獻(xiàn)82-85
• 致謝85-86
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文86-88

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  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井風(fēng)機(jī)故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：428040