本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳化器故障預(yù)警系統(tǒng)的研究

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【摘要】：乳化炸藥是一種工業(yè)炸藥,對(duì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)進(jìn)步起到了非常重要的推動(dòng)作用。然而乳化炸藥在帶來經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí),乳化炸藥生產(chǎn)線的設(shè)備時(shí)常會(huì)發(fā)生一些故障。由于炸藥行業(yè)的特殊性,這些故障往往帶來災(zāi)難性的后果。乳化器是整條生產(chǎn)線容易發(fā)生故障的設(shè)備,當(dāng)前用于乳化器的安全措施主要是對(duì)其重要參數(shù)設(shè)置閾值,參數(shù)在超過閾值時(shí)報(bào)警,同時(shí)對(duì)設(shè)備定期維護(hù)。事實(shí)表明,這些方法不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)乳化器的潛在性故障,做到防患于未然。傳統(tǒng)的計(jì)劃維修和事后維修無法滿足乳化器安全運(yùn)行的需求,乳化器故障報(bào)警需要向預(yù)知維修和按需維修轉(zhuǎn)變。預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展為上述要求提供了可能。本文將預(yù)測(cè)技術(shù)用于乳化器安全運(yùn)行,提出一種基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳化器故障預(yù)警方法。該方法通過建立多變量的模型來預(yù)測(cè)乳化器運(yùn)行狀況,從而在故障發(fā)生前預(yù)警。本文主要進(jìn)行了以下幾點(diǎn)研究:(1)簡(jiǎn)單介紹乳化炸藥生產(chǎn)工藝流程,從乳化器機(jī)械結(jié)構(gòu)和乳化工藝的角度分析了乳化器是乳化炸藥生產(chǎn)線容易發(fā)生故障的設(shè)備。接著采用故障樹方法分析了乳化器的故障影響因素,在此基礎(chǔ)上提出需要建立動(dòng)態(tài)、多變量的故障預(yù)警模型用于乳化器故障預(yù)警。(2)介紹了當(dāng)前故障預(yù)警常用的三種預(yù)測(cè)方法,通過比較三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)并結(jié)合乳化器的實(shí)際情況,選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立乳化器故障預(yù)警模型,并針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),接著介紹了利用遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)乳化器故障預(yù)警的方法。(3)詳細(xì)闡述了建立乳化器故障預(yù)警模型的流程,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差更小。然后以某化工廠的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過實(shí)例分析了故障預(yù)警模型的有效性。(4)在乳化炸藥生產(chǎn)線現(xiàn)有設(shè)備和安全監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上,完成乳化器故障預(yù)警系統(tǒng)的初步設(shè)計(jì)。
【關(guān)鍵詞】：乳化器 故障預(yù)警 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP277;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 故障預(yù)警技術(shù)概述11-14
• 1.2.1 故障預(yù)警技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展11-12
• 1.2.2 故障預(yù)警技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)12-14
• 1.3 論文研究的意義和主要內(nèi)容14-16
• 第2章 乳化器故障分析16-28
• 2.1 乳化炸藥生產(chǎn)工藝流程16-19
• 2.1.1 乳化工藝17-19
• 2.1.2 敏化工藝19
• 2.1.3 裝藥包裝工藝19
• 2.2 乳化器故障影響因素19-24
• 2.2.1 乳化器機(jī)械故障分析19-21
• 2.2.2 乳化工藝角度分析21-22
• 2.2.3 乳化器故障樹模型22-24
• 2.3 乳化器故障預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案24-27
• 2.3.1 現(xiàn)有的乳化器安全運(yùn)行措施24-25
• 2.3.2 乳化器故障預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案25-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)警方法28-45
• 3.1 預(yù)測(cè)技術(shù)在故障預(yù)警中的應(yīng)用28-29
• 3.1.1 基于可靠性的預(yù)測(cè)方法28
• 3.1.2 基于失效物理模型的預(yù)測(cè)方法28-29
• 3.1.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)方法29
• 3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-32
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述29
• 3.2.2 神經(jīng)元模型29-30
• 3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類30-32
• 3.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法32
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-38
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)32-33
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則33-37
• 3.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中存在的問題37-38
• 3.4 遺傳算法38-42
• 3.4.1 遺傳算法概述38-40
• 3.4.2 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)40-42
• 3.5 遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)乳化器故障預(yù)警的基本流程42-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第4章 乳化器故障預(yù)警模型的建立及仿真實(shí)例45-52
• 4.1 建模變量的選取45-46
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理46
• 4.3 乳化器故障預(yù)警模型的建立46-50
• 4.4 預(yù)警模型有效性驗(yàn)證50-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第5章 乳化器故障預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)52-63
• 5.1 硬件設(shè)計(jì)52-56
• 5.1.1 傳感器選型52-54
• 5.1.2 變送器選型54-55
• 5.1.3 可編程序控制器選型55-56
• 5.2 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)56-62
• 5.2.1 軟件系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)56
• 5.2.2 組態(tài)王與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接56-57
• 5.2.3 VB故障預(yù)警軟件的實(shí)現(xiàn)57-59
• 5.2.4 組態(tài)王與VB間的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交換59-62
• 5.3 本章小結(jié)62-63
• 第6章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 全文總結(jié)63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻(xiàn)66-69
• 附錄一 作者在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項(xiàng)目69
• 附錄二 部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)69-77

【相似文獻(xiàn)】

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1 李曄;試車奪去了13條人命[N];中國(guó)化工報(bào);2004年

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1 吳子建;基于支持向量機(jī)的乳化器故障診斷系統(tǒng)的研究[D];杭州電子科技大學(xué);2016年

2 陸康健;基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳化器故障預(yù)警系統(tǒng)的研究[D];杭州電子科技大學(xué);2016年

3 呂德衍;振動(dòng)信號(hào)分析在乳化器故障診斷中的應(yīng)用研究[D];杭州電子科技大學(xué);2010年

4 張建華;基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的乳化器故障診斷系統(tǒng)的研究[D];杭州電子科技大學(xué);2014年

5 彭雯;乳化炸藥生產(chǎn)線乳化器溫度智能控制[D];中南大學(xué);2009年

6 張躍華;GX-1型隨機(jī)乳化器在N485Q直噴柴油機(jī)上節(jié)能降污的試驗(yàn)研究[D];廣西大學(xué);2001年

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本文編號(hào)：1064933