本文關鍵詞：質量傳感器故障診斷技術研究

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【摘要】：我國經(jīng)濟的高速發(fā)展所帶來負面問題就是大氣顆粒物濃度污染在不斷加劇,危及著人們的健康安全。對大氣顆粒物污染濃度的有效治理就成為了保障人們身體健康和社會和諧發(fā)展的關鍵因素。微量振蕩天平監(jiān)測儀對大氣顆粒物濃度污染可以進行有效監(jiān)測,而其內部最主要的單元是質量傳感器。質量傳感器是保障著大氣顆粒物污染濃度監(jiān)測結果輸出的準確性,為環(huán)境的治理提供更科學的依據(jù),本文對質量傳感器故障診斷技術進行了深入探討和研究。1)對質量傳感器故障診斷的背景意義和國內外發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢進行介紹。2)在微量振蕩天平實驗臺上模擬質量傳感器的四種運行狀態(tài),包括正常狀態(tài)、失衡狀態(tài)、松動狀態(tài)和不對中狀態(tài),采集質量傳感器四種狀態(tài)下的振動信號,為進一步研究小波分析理論提供可用的實驗數(shù)據(jù)。3)研究基于分析理論的信號特征提取,對微量振蕩天平實驗臺上采集到的質量傳感器四種狀態(tài)下的數(shù)據(jù)利用小波分析法進行特征提取,綜合考慮使用“頻率等分”法更簡單實用。4)研究小波分析理論與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的故障診斷方法,將小波包和BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論結合起來,先利用小波包對質量傳感器四種狀態(tài)下的振動信號進行特征向量提取,再將提取的特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入樣本進行樣本訓練和樣本測試,目的是使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有質量傳感器故障識別的功能。運用小波包與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法對質量傳感器的四種狀態(tài)的故障識別率都超過90%,該方法對質量傳感器具有較好的故障識別能力。
【關鍵詞】：質量傳感器 小波理論 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 故障診斷
【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 1 緒論12-18
• 1.1 課題研究背景及意義12-14
• 1.2 國內外研究狀況及其發(fā)展趨勢14-15
• 1.2.1 國內外的研究狀況14-15
• 1.2.2 發(fā)展趨勢15
• 1.3 本文主要內容與結構15-18
• 2 質量傳感器故障機理18-26
• 2.1 質量傳感器工作結構18-21
• 2.1.1 質量傳感器工作原理18-19
• 2.1.2 質量傳感器振動監(jiān)測原理19-21
• 2.2 質量傳感器典型故障模式21-24
• 2.2.1 質量傳感器失衡故障22
• 2.2.2 質量傳感器松動故障22-23
• 2.2.3 質量傳感器的不對中故障23-24
• 2.3 質量傳感器典型故障信號表征24-25
• 2.3.1 失衡故障下信號表征24
• 2.3.2 松動故障下信號表征24-25
• 2.3.3 不對中故障下信號表征25
• 2.4 本章小結25-26
• 3 小波分析及其在故障診斷中的應用26-40
• 3.1 小波分析基本概論26-32
• 3.1.1 小波定義26-27
• 3.1.2 連續(xù)小波變換27-29
• 3.1.3 離散小波變換29-32
• 3.2 小波多分辨率分析及小波構造32-35
• 3.2.1 一維正交多分辨率分析32-33
• 3.2.2 小波包分析33-35
• 3.3 小波分析在質量傳感器中特征提取35-38
• 3.3.1 小波分析處理過程35-37
• 3.3.2 故障特征提取37-38
• 3.4 本章小結38-40
• 4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在故障診斷中的應用40-48
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的知識概況40-43
• 4.1.1 幾種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型40-41
• 4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡概述41-43
• 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的質量感器故障診斷43-46
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習過程44-46
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷46
• 4.3 本章小結46-48
• 5 質量傳感器故障診斷實驗與結果48-66
• 5.1 故障信號采集48-50
• 5.2 故障診斷及分析50-64
• 5.2.1 故障特征提取50-60
• 5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷60-62
• 5.2.3 故障診斷結果驗證62-64
• 5.3 本章小結64-66
• 6 總結與展望66-68
• 6.1 總結66
• 6.2 展望66-68
• 參考文獻68-72
• 致謝72-74
• 作者簡介及讀研期間主要科研成果74

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1 云中客;新的神經(jīng)網(wǎng)絡來自于仿生學[J];物理;2001年10期

2 唐春明,高協(xié)平;進化神經(jīng)網(wǎng)絡的研究進展[J];系統(tǒng)工程與電子技術;2001年10期

3 李智;一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的煤炭調運優(yōu)化方法[J];長沙鐵道學院學報;2003年02期

4 程科,王士同,楊靜宇;新型模糊形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用研究[J];計算機工程與應用;2004年21期

5 王凡,孟立凡;關于使用神經(jīng)網(wǎng)絡推定操作者疲勞的研究[J];人類工效學;2004年03期

6 周麗暉;從統(tǒng)計角度看神經(jīng)網(wǎng)絡[J];統(tǒng)計教育;2005年06期

7 趙奇 ,劉開第 ,龐彥軍;灰色補償神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用研究[J];微計算機信息;2005年14期

8 袁婷;;神經(jīng)網(wǎng)絡在股票市場預測中的應用[J];軟件導刊;2006年05期

9 尚晉;楊有;;從神經(jīng)網(wǎng)絡的過去談科學發(fā)展觀[J];重慶三峽學院學報;2006年03期

10 楊鐘瑾;;神經(jīng)網(wǎng)絡的過去、現(xiàn)在和將來[J];青年探索;2006年04期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 徐春玉;;基于泛集的神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌性[A];1996中國控制與決策學術年會論文集[C];1996年

2 周樹德;王巖;孫增圻;孫富春;;量子神經(jīng)網(wǎng)絡[A];2003年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2003年

3 羅山;張琳;范文新;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡和簡單規(guī)劃的識別融合算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術及其應用學術會議論文集[C];2009年

4 郭愛克;馬盡文;丁康;;序言(二)[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術會議論文集[C];1999年

5 鐘義信;;知識論:神經(jīng)網(wǎng)絡的新機遇——紀念中國神經(jīng)網(wǎng)絡10周年[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術會議論文集[C];1999年

6 許進;保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡與圖論[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術會議論文集[C];1999年

7 金龍;朱詩武;趙成志;陳寧;;數(shù)值預報產(chǎn)品的神經(jīng)網(wǎng)絡釋用預報應用[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術會議論文集[C];1999年

8 田金亭;;神經(jīng)網(wǎng)絡在中學生創(chuàng)造力評估中的應用[A];第十二屆全國心理學學術大會論文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌特性研究[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學學報（增刊）][C];2009年

10 張廣遠;萬強;曹海源;田方濤;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法研究[A];第十二屆全國設備故障診斷學術會議論文集[C];2010年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 美國明尼蘇達大學社會學博士 密西西比州立大學國家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想;維護好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡硬件”[N];中國教師報;2014年

2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計算機世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡將大顯身手[N];中國紡織報;2003年

4 中國科技大學計算機系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡挑戰(zhàn)人類大腦[N];計算機世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡”：打開復雜工藝“黑箱”[N];解放日報;2007年

6 本報記者 劉霞;美用DNA制造出首個人造神經(jīng)網(wǎng)絡[N];科技日報;2011年

7 健康時報特約記者　 張獻懷;干細胞移植：修復受損的神經(jīng)網(wǎng)絡[N];健康時報;2006年

8 劉力;我半導體神經(jīng)網(wǎng)絡技術及應用研究達國際先進水平[N];中國電子報;2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊邏輯[N];世界金屬導報;2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡應用研究通過鑒定[N];中國船舶報;2006年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊旭華;神經(jīng)網(wǎng)絡及其在控制中的應用研究[D];浙江大學;2004年

2 李素芳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的無線通信算法研究[D];山東大學;2015年

3 石艷超;憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌性及幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡的同步研究[D];電子科技大學;2014年

4 王新迎;基于隨機映射神經(jīng)網(wǎng)絡的多元時間序列預測方法研究[D];大連理工大學;2015年

5 付愛民;極速學習機的訓練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學;2015年

6 李輝;基于粒計算的神經(jīng)網(wǎng)絡及集成方法研究[D];中國礦業(yè)大學;2015年

7 王衛(wèi)蘋;復雜網(wǎng)絡幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學;2015年

8 張海軍;基于云計算的神經(jīng)網(wǎng)絡并行實現(xiàn)及其學習方法研究[D];華南理工大學;2015年

9 李艷晴;風速時間序列預測算法研究[D];北京科技大學;2016年

10 陳輝;多維超精密定位系統(tǒng)建模與控制關鍵技術研究[D];東南大學;2015年

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1 章穎;混合不確定性模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡與高校效益預測的研究[D];華南理工大學;2015年

2 賈文靜;基于改進型神經(jīng)網(wǎng)絡的風力發(fā)電系統(tǒng)預測及控制研究[D];燕山大學;2015年

3 李慧芳;基于憶阻器的渦卷混沌系統(tǒng)及其電路仿真[D];西南大學;2015年

4 陳彥至;神經(jīng)網(wǎng)絡降維算法研究與應用[D];華南理工大學;2015年

5 董哲康;基于憶阻器的組合電路及神經(jīng)網(wǎng)絡研究[D];西南大學;2015年

6 武創(chuàng)舉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感圖像分類研究[D];昆明理工大學;2015年

7 李志杰;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的上證指數(shù)預測研究[D];華南理工大學;2015年

8 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡血壓預測研究與系統(tǒng)實現(xiàn)[D];華南理工大學;2015年

9 張韜;幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析[D];渤海大學;2015年

10 邵雪瑩;幾類時滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學;2015年

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