神经网络信息融合技术在数控机床故障诊断中的应用研究

发布时间：2017-07-16 18:03

  本文关键词：神经网络信息融合技术在数控机床故障诊断中的应用研究

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【摘要】：近年来，，信息融合作为一门新型学科广泛应用到很多领域，在数控机床故障诊断中，多传感器故障诊断融合系统模型，有利于提高故障诊断的精度和准确度，本文在对数控机床本体的结构功能、故障机理和故障诊断理论方法深入分析的基础上，首先，通过小波变换实现信号的除噪和故障特征向量的提取，构造数控故障信号的特征向量，进而为信息融合故障诊断的学习奠定基础。 论文中将神经网络的结构和学习算法应用于故障诊断中。提出并建立一种新的信息融合故障诊断模型，将模糊技术融合到神经网络中。在此基础上，为了提高网络的性能和速度，提出了一种模糊神经网络结构，而且构建了相应的故障诊断融合模型框架，最终达到提高诊断精度的目的。本文将小波分析引入到对信号进行模式识别与故障诊断的人工神经网络中，将小波变换的多尺度特性引入神经网络，利用小波函数替换人工神经元中的激励函数，使小波神经网络不仅具有小波的多分辨率特性而且保留了神经网络自学习与模式识别能力。 通过对数控故障信号的仿真实验，结果表明诊断精度高，从而验证了该方法的有效性和可行性。
【关键词】：数控机床 故障诊断 信息融合 小波变换 决策规则
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TG659;TH165.3;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 引言8
• 1.2 课题研究的背景、目的与意义8-10
• 1.2.1 课题研究的现实意义8-9
• 1.2.2 课题研究的起源与主要内容9-10
• 1.3 课题的国内外研究现状10-11
• 1.3.1 国外研究现状10-11
• 1.3.2 国内研究现状11
• 1.4 课题来源及主要研究内容11-14
• 第2章 数控机床故障诊断技术14-20
• 2.1 数控机床基本组成14-15
• 2.2 数控机床故障诊断原理15-17
• 2.2.1 数控机床工作过程15-16
• 2.2.2 机床故障及分类16
• 2.2.3 数控机床的故障机理分析16-17
• 2.3 故障判别的主要依据和方法17-18
• 2.3.1 基于系统数学模型的故障诊断方法17-18
• 2.3.2 基于非模型的故障诊断方法18
• 2.4 本章小结18-20
• 第3章 数控机床故障诊断模型特征提取20-32
• 3.1 自适应神经模糊系统概述20-24
• 3.1.1 自适应神经模糊系统介绍20-22
• 3.1.2 自适应神经模糊推理系统结构22-24
• 3.1.3 自适应神经网络模糊推理的逼近性24
• 3.2 小波变换在故障检测残差分析中的应用24-26
• 3.2.1 小波分析理论简介25
• 3.2.2 连续小波变换25
• 3.2.3 连续小波分析分离残差噪声25-26
• 3.2.4 连续小波分析辨识特征点26
• 3.3 非线性观测器和小波变换提取系统故障特征26-29
• 3.3.1 非线性观测器设计26-27
• 3.3.2 MATLAB 仿真简介27-28
• 3.3.3 MATLAB 仿真28-29
• 3.4 本章小结29-32
• 第4章 基于信息融合的模糊决策故障诊断方法研究32-46
• 4.1 信息融合在故障诊断中应用的可行性分析32-35
• 4.1.1 信息融合的发展现状及优势32-33
• 4.1.2 信息融合与故障诊断的关系33-35
• 4.2 模糊决策理论应用于故障诊断35-38
• 4.2.1 模糊模型创建35
• 4.2.2 模糊规则和模糊推理系统35-38
• 4.3 基于信息融合模糊决策在数控故障诊断与定位中的应用38-44
• 4.3.1 模糊决策规则的确定38-41
• 4.3.2 故障检测与定位的信息融合模糊决策方法41-42
• 4.3.3 数控机床故障的信息融合模糊决策应用42-44
• 4.4 本章小结44-46
• 结论46-48
• 参考文献48-52
• 攻读硕士学位期间所发表的论文52-54
• 致谢54-56
• 个人简历56

【参考文献】

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本文编号：549853