發(fā)布時間：2017-12-13 08:24

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)故障診斷研究

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【摘要】： 隨著技術(shù)的發(fā)展，控制系統(tǒng)越來越復(fù)雜，因而及時、準(zhǔn)確地診斷出系統(tǒng)的故障，保證其平穩(wěn)可靠地運行也就變得越來越重要。本文介紹了故障診斷的任務(wù)，研究了控制系統(tǒng)中存在的故障，以及它們的數(shù)學(xué)表示方法。 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的故障診斷分為兩部分，一是故障樣本數(shù)據(jù)及檢驗數(shù)據(jù)的采集；二是故障診斷。在故障樣本數(shù)據(jù)及檢驗數(shù)據(jù)的采集過程中，首先建立了控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，人為地讓控制系統(tǒng)發(fā)生各種故障，從而采集到各種故障數(shù)據(jù)，經(jīng)過歸一化處理后，作為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)據(jù)；同時，也采集檢驗數(shù)據(jù)，用以檢驗訓(xùn)練出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否能夠起到故障診斷的作用。在故障診斷過程中，采用BP網(wǎng)絡(luò)，針對BP算法收斂速度慢、容易陷入局部極小的缺點，采用了“成批處理”的學(xué)習(xí)方法，這種方法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，不受學(xué)習(xí)樣本排序的影響，使收斂速度加快；采用了改進的BP算法，采用共軛梯度法，在迭代過程中增加了慣性量；同時采用了學(xué)習(xí)率自調(diào)整的方法，從而使收斂速度和故障診斷精度都有提高。 應(yīng)用本文所討論的方法利用采集到的電流數(shù)據(jù)對抽油機井的故障進行了診斷，，實際結(jié)果表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法可以用于實際生產(chǎn)過程中。
【學(xué)位授予單位】：大慶石油學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2003
【分類號】：TP277;TP183

【參考文獻】

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本文編號：1284474