《中国科学院研究生院(上海应用物理研究所)》2016年硕士论文

发布时间：2016-09-30 09:13

  本文关键词：供应链金融视角下的中小企业信用风险评估研究——基于SVM与BP神经网络的比较研究，由笔耕文化传播整理发布。

《中国科学院研究生院(上海应用物理研究所)》 2016年

基于神经网络的上海光源光束线故障预警的方法研究

孙皓  

【摘要】：上海光源是第三代同步辐射光源,是目前中国最大的科学装置之一,是极其复杂的系统工程,包含有众多的子系统。整个装置的正常运行必须建立在各个子系统安全工作的基础上,这就需要对各子系统的运行状态进行可靠的监控,以随时掌握并处理出现的故障情况;而对系统故障处理的一种有效办法就是开展系统的故障预警监控,将故障及时发现或进行排查消除,做到防患于未然。这种故障预警的方法对国民经济及其社会效益的作用是巨大的,在许多领域都有较为完善的故障预警和处理系统,也正是这些预警处理系统的工作保障了国民经济中相关行业的正常运营和不断发展。上海光源光束线站的正常运行同样可为国民经济的发展做贡献,一则可为用户提供更多的机时开展实验研究,服务于科学创新,提高企业的创造能力;再则减少故障时间可减少浪费,降低运行成本,提高光源的运行效率。上海光源光束线设备运行状态分析及其故障预警方法的研究,旨在改善上海光源光束线站建设初期建立的光束线站设备运行参数的储存和分析方法,满足用户不断增长的数据处理的需求;并探讨大型装置运行数据分析和处理的有效方法,预防故障的发生或提前处理可能的故障,协助实施故障诊断和减少其故障处理的时间。上海光源光束线故障预警的方法研究是采用Matlab神经网络,并对比分析其他几种数据处理方法后,通过对BL17U等光束线液氮冷却单色器某温度信号的运行数据记录的分析结果的说明,给出了光束线设备故障预警的可实现的方法。上海光源光束线存储的运行数据复杂,传感器数据达到海量的级别,在发生故障时,各子系统还互相干扰,所以选用合适的故障诊断方法进行故障预测是很重要的。神经网络是模仿生物神经系统的一种数据处理方法,神经网络具有很好的鲁棒性、自适应性和非线性映射能力,在处理非线性问题方面得到了广泛的应用;上海光源光束线运行数据具有非线性、复杂、大量的特点,并且各个设备的记录数据的表现形式和特征都不一样,没有固定的分析模型可供参考。本论文的工作是将上海光源光束线的运行数据通过神经网络方法进行分析,观察分析结果,探讨神经网络是否能应用于上海光源光束线的运行数据分析,为上海光源的设备故障诊断寻找更有效的手段或方法。论文通过分析上海光源光束线设备的运行情况,提出了故障预警分析的可行性,采用Matlab软件,通过编程,提取了EPICS下Archive数据库的数据,并进行数据清洗或数据筛选,保证了分析数据的真实性和实用性;应用神经网络进行数据分析,选用神经网络模式识别,通过对两条光束线液氮冷却单色器某温度信号的数据分析,说明了Matlab神经网络可根据数据的变化情况给出相应信号的预警提示;并将具有知识的数据建立可用的神经网络,再通过神经网络调整和训练,达到预警识别的目的;在数据链接上,增加弹窗设置,使软件可以指定连接Archive数据库中特定变量的运行数据;同时,还进行了离线测试和在线测试,以检查故障诊断的正确性。最终的实验结果证明人工神经网络可应用于上海光源光束线数据的预警研究,能成功地进行预警提示,并能对预警进行分类处理。本论文的创新在于提出了一种神经网络数据处理方法分析上海光源光束线设备的运行数据,可实现设备的故障预警,为上海光源服务;采用神经网络方法进行上海光源光束线站设备的预警分析,可减少因为设备故障而产生的停止供光的时间,进一步提高上海光源光束线设备安全运行的效率;引入Matlab编程处理上海光源光束线的运行数据,可利用Matlab强大的数据处理功能,有效地提高光束线站运行数据的分析处理能力。

【关键词】：
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(上海应用物理研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP277;TP183
【目录】：

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本文编号：126941