礦井提升機(jī)是廣泛應(yīng)用于煤礦產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備,其穩(wěn)定性和安全性是煤礦生產(chǎn)和井下工作人員生命的重要保障。滾動(dòng)軸承是提升機(jī)設(shè)備中的核心部件,其運(yùn)行狀態(tài)直接影響到提升機(jī)的效率及安全。如何對(duì)軸承部件的故障進(jìn)行高效精準(zhǔn)的診斷,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的智能維護(hù),是當(dāng)前大型煤礦生產(chǎn)中亟待解決的問(wèn)題。首先,針對(duì)傳統(tǒng)診斷方法中人工提取特征的不穩(wěn)定性,以及數(shù)據(jù)稀缺的情況,本文提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙層次故障診斷算法,對(duì)無(wú)噪聲的軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的故障檢測(cè)。算法通過(guò)滑動(dòng)窗口重疊采樣技術(shù)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集,使用自編碼技術(shù)提取數(shù)據(jù)中的特征。將所提取的特征作為雙層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,采用反向傳播算法訓(xùn)練雙層次故障診斷分類(lèi)器。最后通過(guò)集成學(xué)習(xí)投票決定故障的具體分類(lèi)。本文利用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的軸承公開(kāi)數(shù)據(jù)集,模擬理想狀態(tài)無(wú)噪聲環(huán)境下的軸承故障診斷,從而驗(yàn)證所提算法的有效性,并將所提算法與經(jīng)典的支持向量機(jī)、反向傳播算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法的故障診斷平均準(zhǔn)確率約為99.95%,明顯高于對(duì)比算法。其次,針對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)際噪聲較大以及機(jī)械運(yùn)行負(fù)載變化的問(wèn)題,本文提出了一種基于域適應(yīng)批標(biāo)準(zhǔn)化的雙層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法。所提算法將... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Sigmoid激活函數(shù)及其梯度

碩士學(xué)位論文16方向或者負(fù)方向之中的一個(gè)進(jìn)行更新，收斂速度較慢。(2)雙曲正切激活函數(shù)雙曲正切函數(shù)Tanh的公式如下()=+xxxxeeTanhxee(2-4)(a)Tanh函數(shù)(b)Tanh梯度函數(shù)圖2-3Tanh激活函數(shù)及其梯度Figure2-3Tanhactivationfunctionanditsgradient如圖2-3(a)所示，雙曲正切函數(shù)的取值范圍為[-1,1]，函數(shù)值中心對(duì)稱，解決了Sigmoid激活函數(shù)中輸出不以零為中心的問(wèn)題。雖然其導(dǎo)數(shù)的值依然全為正值，但由于Tanh的函數(shù)值有正也有負(fù)，故可以在一定程度上加快模型的收斂。同時(shí)，由于其導(dǎo)數(shù)值在0到1之間，仍然會(huì)出現(xiàn)反向傳播中梯度為零導(dǎo)致梯度彌散的現(xiàn)象。此外，由于激活函數(shù)中有冪函數(shù)的存在，因此會(huì)導(dǎo)致更大的計(jì)算量，較為耗時(shí)。(3)ReLU激活函數(shù)ReLU激活函數(shù)公式如下：ReLU=max(x,0)(2-5)(a)ReLU函數(shù)(b)ReLU梯度函數(shù)圖2-4ReLU激活函數(shù)及其梯度Figure2-4ReLUactivationfunctionanditsgradientReLU在一定程度上解決了梯度彌散的問(wèn)題。如圖2-4所示，當(dāng)x>0時(shí)，其

碩士學(xué)位論文16方向或者負(fù)方向之中的一個(gè)進(jìn)行更新，收斂速度較慢。(2)雙曲正切激活函數(shù)雙曲正切函數(shù)Tanh的公式如下()=+xxxxeeTanhxee(2-4)(a)Tanh函數(shù)(b)Tanh梯度函數(shù)圖2-3Tanh激活函數(shù)及其梯度Figure2-3Tanhactivationfunctionanditsgradient如圖2-3(a)所示，雙曲正切函數(shù)的取值范圍為[-1,1]，函數(shù)值中心對(duì)稱，解決了Sigmoid激活函數(shù)中輸出不以零為中心的問(wèn)題。雖然其導(dǎo)數(shù)的值依然全為正值，但由于Tanh的函數(shù)值有正也有負(fù)，故可以在一定程度上加快模型的收斂。同時(shí)，由于其導(dǎo)數(shù)值在0到1之間，仍然會(huì)出現(xiàn)反向傳播中梯度為零導(dǎo)致梯度彌散的現(xiàn)象。此外，由于激活函數(shù)中有冪函數(shù)的存在，因此會(huì)導(dǎo)致更大的計(jì)算量，較為耗時(shí)。(3)ReLU激活函數(shù)ReLU激活函數(shù)公式如下：ReLU=max(x,0)(2-5)(a)ReLU函數(shù)(b)ReLU梯度函數(shù)圖2-4ReLU激活函數(shù)及其梯度Figure2-4ReLUactivationfunctionanditsgradientReLU在一定程度上解決了梯度彌散的問(wèn)題。如圖2-4所示，當(dāng)x>0時(shí)，其

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于符號(hào)有向圖的熱力系統(tǒng)故障診斷方法研究[D]. 曹文亮.華北電力大學(xué)（河北） 2006

碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷方法研究[D]. 吳迪.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[2]基于故障樹(shù)的ATO故障診斷專家系統(tǒng)的研究[D]. 謝彬.蘭州交通大學(xué) 2013
[3]基于故障樹(shù)技術(shù)的鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法研究[D]. 杜潔.北京交通大學(xué) 2009



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