基于神经网络的矿井提升机监测与故障诊断系统的研究

发布时间：2017-05-10 00:12

  本文关键词：基于神经网络的矿井提升机监测与故障诊断系统的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：矿井提升机的故障诊断一直是煤矿安全领域十分必要且有意义的课题。本文对提升机制动系统故障诊断的实现做了研究和设计。根据提升机制动系统的特点，采用人工神经网络BP算法，利用嵌入式系统进行数据采集，初步实现了提升机制动系统故障诊断。 文中首先简述了目前矿井提升设备的监测方法与系统组成，介绍了人工神经网络概况，初步介绍了神经网络的学习方法，着重讨论了BP神经网络在提升机故障诊断中应用的可行性和优缺点。 接下来，根据利用嵌入式系统进行硬件设计具有低功耗，集成度高，体积小，成本低等优点，选取了一款性能优异的ARM芯片S3C44BOX，设计了硬件接口电路。由于S3C44BOX不带MMU，这使得系统没有足够的硬件支持虚拟内存管理技术，因此本系统采用μClinux作为嵌入式操作系统。在移植了μClinux操作系统的基础上设计了部分应用程序。 最后，，通过对提升机制动系统故障特点的研究，建立了基于BP神经网络的故障诊断系统，确定了神经网络每一层的神经元数，并利用MATLAB实现了对网络的训练，并对训练结果进行了仿真，仿真结果表明，该算法达到了预期的要求。
【关键词】：状态监测 故障诊断 BP神经网络 嵌入式系统
【学位授予单位】：山东科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TD534
【目录】：

• 1 绪论9-17
• 1.1 课题的来源9
• 1.2 课题的研究意义及研究现状9-16
• 1.3 本文的主要工作及论文组织16-17
• 2 提升设备监测方法及系统组成17-27
• 2.1 提升设备的基本组成17-19
• 2.2 提升设备的常见故障19-22
• 2.3 提升设备监测内容与方法22-23
• 2.4 提升机监测系统的组成23-27
• 3 神经网络及其在故障诊断中的应用27-37
• 3.1 神经网络概述27-31
• 3.2 反向传播网络-BP网络31-34
• 3.3 基于BP神经网络的故障诊断方法34-37
• 4 基于嵌入式系统的数据采集的实现37-57
• 4.1 嵌入式系统的体系结构37-39
• 4.2 数据采集的硬件部份39-46
• 4.3 嵌入式μClinux操作系统46-50
• 4.4 部分驱动程序的实现50-57
• 5 提升机制动系统故障诊断的仿真实现57-70
• 5.1 诊断原理57-58
• 5.2 BP神经网络结构的确定58-60
• 5.3 利用MATLAB的神经网络工具箱进行网络设计60-70
• 6 总结于展望70-72
• 6.1 本文总结70
• 6.2 对今后工作的展望70-72
• 参考文献72-74
• 致谢74-75
• 研究生期间发表论文75-76
• 详细摘要76-86

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本文编号：353600