基于模糊神经网络的掘进机液压系统故障诊断研究

发布时间：2021-07-17 09:43

　　掘进机作为一种专用于开凿隧道的大型机具,工作环境恶劣,容易发生故障,而液压系统是掘进机出现故障的主要部位之一,且掘进机液压系统元件多,回路复杂,并具密封性,导致其故障的作用机理、影响因素和表现形式多种多样,操作人员难以快速准确的找出故障原因,进行正确的故障处理,从而引起人身安全与经济损失的问题。因此,对掘进机液压系统进行故障诊断至关重要。由于掘进机液压系统的复杂性,传统的诊断方法难以满足诊断要求,这时必须采用智能故障诊断的方法。本文研究了一种将模糊理论与BP神经网络相结合的故障诊断方法,并将其应用于掘进机液压系统故障诊断中,构建了基于模糊神经网络的掘进机液压故障诊断专家系统的结构框架,应用VC++与Matlab实现了故障诊断软件。本文主要完成了以下工作：（1）完成了对掘进机液压系统工作原理的分析,通过研究其故障机理与故障模式,总结出了液压系统的共性故障和掘进机液压系统的个性故障,同时确定了本文研究所需的故障特征参量,为本文的研究做了前期准备。（2）按照专家系统设计原则,建立知识库的总体结构包括故障类型库,故障数据库,故障规则库等,并将关系数据库引入知识库系统,利用ACCESS作为数据库... 

【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
1 绪论
    1.1 课题的研究背景和意义
    1.2 液压系统故障诊断国内外研究现状
    1.3 液压系统故障诊断的发展趋势
    1.4 本文研究内容与章节安排
2 掘进机液压系统故障机理研究
    2.1 掘进机液压系统分析
        2.1.1 掘进机液压系统简介
        2.1.2 掘进机液压系统工作原理
    2.2 掘进机液压系统故障机理分析
        2.2.1 液压系统共性故障分析
        2.2.2 掘进机液压系统个性故障分析
    2.3 液压系统故障信号选取与处理
    2.4 本章小结
3 掘进机液压系统故障知识库的建立
    3.1 掘进机液压系统故障知识的获取
        3.1.1 知识获取的方法
        3.1.2 知识获取的步骤
    3.2 掘进机液压系统故障知识的表示
        3.2.1 知识表示的重要性
        3.2.2 掘进机液压系统故障知识表示方法
            3.2.2.1 知识表示的常用方法
            3.2.2.2 掘进机液压系统知识表示方法
    3.3 掘进机液压系统知识库的设计与建立
        3.3.1 数据库模型的选择
        3.3.2 数据库化知识库的存储
        3.3.3 掘进机液压系统知识库管理设计
    3.4 本章小结
4 模糊神经网络故障诊断方法研究
    4.1 模糊理论
        4.1.1 模糊集合与隶属度函数的确定
        4.1.2 模糊逻辑与模糊推理
        4.1.3 模糊理论在故障诊断中的应用
            4.1.3.1 模糊故障诊断基本原理
            4.1.3.2 模糊故障诊断原则
    4.2 神经网络基本原理
        4.2.1 人工神经元模型
        4.2.2 神经网络结构与学习
            4.2.2.1 神经网络的结构
            4.2.2.2 神经网络的学习
        4.2.3 BP神经网络的模型及算法
        4.2.4 BP神经网络隐含层的优化
            4.2.4.1 神经网络隐含层的分析
            4.2.4.2 隐含层神经元个数的确定
        4.2.5 神经网络在故障诊断中的应用
            4.2.5.1 神经网络故障诊断原理
            4.2.5.2 BP神经网络模型的仿真实验
    4.3 模糊逻辑与神经网络的结合
    4.4 模糊神经网络
        4.4.1 模糊神经网络故障诊断的基本原理
        4.4.2 模糊神经网络故障诊断模型
            4.4.2.1 模糊神经网络故障诊断模型建立
            4.4.2.2 模糊神经网络的学习
        4.4.3 模糊神经网络模型的仿真实验
    4.5 本章小结
5 故障诊断专家系统软件实现
    5.1 系统软件的设计实现
        5.1.1 系统开发工具
        5.1.2 系统总体设计
        5.1.3 知识库的存储、维护实现
        5.1.4 专家系统模糊神经网络推理机制的实现
    5.2 系统软件界面设计及运行实例
        5.2.1 用户登录模块
        5.2.2 网络训练模块
        5.2.3 故障诊断模块
        5.2.4 知识库管理模块
    5.3 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于参数法的液压系统故障诊断[J]. 刘德军.  机床与液压. 2012(16)
[2]EBZ230型掘进机液压系统简介[J]. 王建忠,孙志刚.  矿山机械. 2010(21)
[3]EBZ315掘进机液压系统原理分析[J]. 张汝春.  煤矿机械. 2010(10)
[4]EBZ系列掘进机液压系统常见故障排除方法[J]. 张金富.  企业科技与发展. 2010(14)
[5]基于数据库技术的故障诊断知识库管理系统设计[J]. 陈璐璐,刘成瑞,张庆振,任章.  航天控制. 2007(04)
[6]液压系统故障诊断技术的研究现状与发展趋势[J]. 周汝胜,焦宗夏,王少萍.  机械工程学报. 2006(09)
[7]齿轮箱故障诊断技术的新发展[J]. 方康宁.  科学之友(学术版). 2005(01)
[8]机械设备故障诊断发展历程及展望[J]. 崔彦平,傅其凤,葛杏卫,刘玉秋.  河北工业科技. 2004(04)
[9]机械设备液压系统故障诊断技术的现状及展望[J]. 刘建设.  现代机械. 2003(02)
[10]筑路机械液压系统故障诊断技术探究[J]. 薛晓虎.  筑路机械与施工机械化. 2002(03)

硕士论文
[1]基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制系统研究[D]. 黄付刚.南华大学 2010
[2]焊机液压控制系统状态监测与故障诊断研究[D]. 王学孔.浙江大学 2010
[3]基于人工免疫算法的比例方向阀故障智能诊断系统研究[D]. 郑梁.武汉科技大学 2008
[4]基于粗糙集理论与BP神经网络结合的火电厂风机故障诊断研究[D]. 胡波.太原理工大学 2008
[5]SVM和FCM相结合的故障诊断方法的研究[D]. 杨艺芳.西安科技大学 2008
[6]模糊神经网络在飞机自动着陆系统中的应用研究[D]. 刘小华.长春理工大学 2008
[7]轴向柱塞泵故障诊断和预测方法研究与系统开发[D]. 李启龙.广东工业大学 2007
[8]基于神经网络的模拟电路故障诊断专家系统研究[D]. 姚年春.河海大学 2006
[9]轧机液压AGC系统故障智能诊断的研究[D]. 虞军胜.武汉科技大学 2006
[10]数字图像的模糊增强方法[D]. 李刚.武汉理工大学 2005



本文编号：3287928