复杂动态系统故障诊断与性能预测

发布时间：2023-02-18 16:28

　　随着社会科学技术的发展,高科技已经注入到人类生活的各个方面,并使得工业、通信、航空等领域的工程和系统更加复杂化、集成化和智能化。同时,随着这些复杂工程系统的快速发展,开发和生产成本越来越高,可靠性和安全性要求也明显提高。当这些系统处于失效状态时,可能会带来严重的经济损失和环境污染,有时还会危及人身安全,造成灾难性的破坏。因此,对系统进行有效的故障诊断和性能预测至关重要。本文以两个复杂的动态系统TE过程和锂离子电池容量衰减过程为研究对象,进行复杂系统的故障诊断与性能预测方法研究:(1)针对复杂系统的故障诊断中,传统的方法存在诊断准确率低的问题,本文提出了一种基于改进的蝴蝶优化算法优化概率神经网络的故障诊断方法。首先,针对基本蝴蝶优化算法收敛速度低、易陷入局部最优等问题,使用了对立学习策略对蝴蝶的初始化种群的分布位置进行调整,使其更能接近搜索空间的最优位置;面对蝴蝶优化算法中种群的全局搜索与局部搜索不平衡的问题,使用自适应惯性权重对种群的全局寻优过程进行改进,增强了算法的全局动态寻优能力。其次,将改进的蝴蝶算法应用于概率神经网络的平滑因子优化中,有效地提高了神经网络的故障诊断能力。最后,将...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景与研究意义
    1.2 故障诊断方法研究现状
        1.2.1 故障诊断基本概念
        1.2.2 故障诊断方法
    1.3 锂离子电池剩余使用寿命预测研究现状
        1.3.1 锂离子电池剩余使用寿命预测概念
        1.3.2 锂离子电池剩余使用寿命预测方法
    1.4 论文章节安排
第2章 系统仿真模型
    2.1 TE过程模型
        2.1.1 TE过程工艺流程
        2.1.2 TE过程变量
        2.1.3 TE过程故障类型及故障数据
    2.2 锂离子电池系统概述
        2.2.1 锂离子电池的结构
        2.2.2 锂离子电池的工作原理
        2.2.3 锂离子电池的优缺点
        2.2.4 锂电池寿命的主要影响因素
    2.3 本章小结
第3章 基于混合蝴蝶算法优化PNN的TE过程故障诊断
    3.1 相关技术概述
        3.1.1 主元分析法
        3.1.2 概率神经网络
    3.2 基于混合策略的蝴蝶优化算法
        3.2.1 蝴蝶优化算法
        3.2.2 改进BOA算法
        3.2.3 HBOA算法步骤
        3.2.4 实验仿真与结果分析
    3.3 HBOA优化概率神经网络
    3.4 基于HBOA-PNN的故障诊断仿真分析
        3.4.1 故障数据处理
        3.4.2 实验仿真分析
    3.5 本章小结
第4章 基于混合蝴蝶算法优化PF算法的锂离子电池剩余寿命预测
    4.1 锂离子电池容量衰退模型的建立
    4.2 粒子滤波算法分析
        4.2.1 贝叶斯理论
        4.2.2 标准粒子滤波算法
        4.2.3 蒙特卡洛方法
        4.2.4 重要性采样
        4.2.5 重采样
        4.2.6 粒子滤波算法步骤
    4.3 基于粒子滤波的锂电池剩余寿命预测
    4.4 混合蝴蝶算法优化粒子滤波算法
        4.4.1 粒子滤波存在的问题
        4.4.2 混合蝴蝶算法改进粒子滤波算法
        4.4.3 算法实现步骤
    4.5 基于HBOA-PF算法的锂离子电池剩余使用寿命预测
        4.5.1 预测基本框架
        4.5.2 实验结果及分析
    4.6 本章小结
结论与展望
参考文献
致谢
附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录



本文编号：3745307