本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柔性制造系統(tǒng)的故障診斷研究

  更多相關(guān)文章： 柔性制造系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷 遺傳算法

【摘要】：本論文涉及的內(nèi)容是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柔性制造系統(tǒng)的故障診斷研究。隨著經(jīng)濟高速發(fā)展人民生活需求不斷增長時代的到來,一些傳統(tǒng)的制造模式已經(jīng)漸漸不能滿足大眾對制造業(yè)更高的要求。柔性制造系統(tǒng)正是在這種形勢下應(yīng)運而生的。柔性制造系統(tǒng)的誕生,能極大減少人工工作量,極大滿足公司產(chǎn)品對市場變化的應(yīng)變。就技術(shù)先進性而言,柔性制造系統(tǒng)在制造業(yè)的優(yōu)勢越來越明顯。但在實際生產(chǎn)過程中,由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,故障發(fā)生頻繁。柔性制造系統(tǒng)的技術(shù)先進性很難體現(xiàn)。這使得對柔性制造系統(tǒng)故障診斷研究勢在必行。論文分析了柔性制造系統(tǒng)的基本組成結(jié)構(gòu)和工作原理,然后結(jié)合某條柔性制造系統(tǒng)統(tǒng)計的幾年內(nèi)故障信息,采用故障模式統(tǒng)計分析法,分析確定了柔性制造系統(tǒng)故障頻發(fā)部位即薄弱環(huán)節(jié),進而將立式加工中心確定為本論文故障診斷研究切入點。針對目前國內(nèi)外故障診斷方面的研究成果,考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在故障診斷方面的諸多優(yōu)勢,本論文確定將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用在柔性制造系統(tǒng)故障診斷中。本文通過遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,實現(xiàn)了對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進。通過對不同信號采集方法優(yōu)劣比較,最后確定將電流能量法應(yīng)用于立式加工中心刀具狀態(tài)識別與故障診斷中。采集主軸電機電流信號,將電流能量值歸一化后輸入到已訓(xùn)練的改進后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,通過實驗數(shù)據(jù)分析驗證,取得了更快的診斷速度與更準確的診斷結(jié)果。在柔性制造系統(tǒng)生產(chǎn)實際中,故障頻發(fā)往往是引起生產(chǎn)效率嚴重下降的關(guān)鍵原因。而柔性制造系統(tǒng)的故障原因多樣,種類復(fù)雜。因此通過統(tǒng)計分析,找準關(guān)鍵部位,用行之有效的方法對其進行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷,能有效的控制柔性制造系統(tǒng)故障處理時間,大大提高其生產(chǎn)效率。因此本文具有一定的借鑒意義和實際使用價值。
【關(guān)鍵詞】：柔性制造系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH165.3;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 引言10-14
• 1.1.1 柔性制造系統(tǒng)的發(fā)展10-13
• 1.1.2 故障診斷技術(shù)的發(fā)展13-14
• 1.2 本論文主要研究工作14-16
• 第二章 柔性制造系統(tǒng)故障診斷體系研究16-25
• 2.1 柔性制造系統(tǒng)故障診斷總體設(shè)計思路17-21
• 2.1.1 故障診斷的基本體系17-19
• 2.1.2 柔性制造系統(tǒng)故障診斷體系19-21
• 2.2 柔性制造系統(tǒng)故障診斷實現(xiàn)原理21-23
• 2.2.1 監(jiān)測信號的選擇21-22
• 2.2.2 信號的特征提取22
• 2.2.3 故障診斷的實現(xiàn)22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-25
• 第三章 柔性制造系統(tǒng)及其故障分析25-45
• 3.1 柔性制造系統(tǒng)的定義25
• 3.2 柔性制造系統(tǒng)的分類及特點25-27
• 3.2.1 柔性制造系統(tǒng)的分類25-26
• 3.2.2 柔性制造系統(tǒng)的特點26-27
• 3.3 柔性制造系統(tǒng)的組成、原理及作用27-29
• 3.3.1 柔性制造系統(tǒng)的一般組成27-28
• 3.3.2 柔性制造系統(tǒng)的工作原理28-29
• 3.4 柔性制造系統(tǒng)的故障分析29-43
• 3.4.1 柔性制造系統(tǒng)故障模式、故障部位分類30-33
• 3.4.2 柔性制造系統(tǒng)故障模式分析33-43
• 3.5 本章小結(jié)43-45
• 第四章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與故障診斷45-67
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ)45
• 4.1.1 生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)45
• 4.1.2 生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45
• 4.2 人工神經(jīng)元及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)45-49
• 4.2.1 神經(jīng)元的建模45-46
• 4.2.2 神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型46-47
• 4.2.3 神經(jīng)元的轉(zhuǎn)移函數(shù)f47-48
• 4.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)類型48-49
• 4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)49-54
• 4.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)綜述49-51
• 4.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則51-54
• 4.4 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54-56
• 4.4.1 感知器模型54-55
• 4.4.2 感知器的功能55-56
• 4.5 誤差反傳((BP)算法56-64
• 4.5.1 BP算法的基本思想56-57
• 4.5.2 基于BP算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)模型57-58
• 4.5.3 BP學(xué)習(xí)算法58-60
• 4.5.4 BP算法的信號流60
• 4.5.5 BP算法流程圖60-62
• 4.5.6 BP算法的改進62-64
• 4.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與故障診斷64-66
• 4.6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點總結(jié)64-65
• 4.6.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與故障診斷的密切聯(lián)系65-66
• 4.7 本章小結(jié)66-67
• 第五章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柔性制造系統(tǒng)故障診斷設(shè)計67-79
• 5.1 刀具狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方法67-68
• 5.2 監(jiān)測信號的選擇68-71
• 5.2.1 刀具狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷實驗基礎(chǔ)68-69
• 5.2.2 電流監(jiān)測的理論依據(jù)69-70
• 5.2.3 傳感器的選擇70-71
• 5.2.4 實驗裝置的設(shè)計71
• 5.3 信號的處理71-72
• 5.4 刀具破損狀態(tài)識別72-76
• 5.4.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)識別72-73
• 5.4.2 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實驗中的運用73-76
• 5.5 集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能故障診斷76-78
• 5.5.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷的發(fā)展方向76-77
• 5.5.2 分布式集散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的結(jié)構(gòu)77
• 5.5.3 多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)77-78
• 5.6 本章小結(jié)78-79
• 結(jié)論與展望79-81
• 參考文獻81-86
• 攻讀碩士期間取得的研究成果86-87
• 致謝87

【參考文獻】

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本文編號：802876