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神经网络理论在机械故障诊断技术中的应用,摘要随着设备复杂程度的提高和自动化水平的提高，设备故障诊断就显得尤为重要，而选择合适的诊断方法对于诊断结果是否精确就显得更为重要。随着计算机技术的普及，故障的智能诊断显示出极大的优势。而神经网络技术以其信息的并行分布式处理在设备故障诊断中更显其优越性。本文就人工神经网络理论在机械故...
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原文档由会员 孙阳阳 发布
神经网络理论在机械故障诊断技术中的应用
摘 要
随着设备复杂程度的提高和自动化水平的提高，设备故障诊断就显得尤为重要，而选择合适的诊断方法对于诊断结果是否精确就显得更为重要。随着计算机技术的普及，故障的智能诊断显示出极大的优势。而神经网络技术以其信息的并行分布式处理在设备故障诊断中更显其优越性。本文就人工神经网络理论在机械故障诊断技术中的应用进行了系统而深入地研究。
首先，本文在系统介绍机械故障诊断技术的重要性和国内外发展现状、趋势的基础上，指出了人工神经网络理论应用于机械故障诊断技术具有极大的应用价值和发展潜力。同时也指出，我国目前人工神经网络理论在机械故障诊断领域的应用还不完善，仍处于发展阶段。
其次，在本论文中，对旋转机械的故障特点知故障机理进行了分析。介绍了神经网络的基本知识，并在此基础上阐述了人工神经网络理论应用于机械故障诊断技术研究的理论意义，指出人工神经网络独有的结构和特点为机械故障诊断技术注入了新的生命力，从而很有可能使机械故障诊断技术走出困境。
关键词：旋转机械 故障诊断 人工神经网络
Abstract
With the development of equipment and the improvement of automat level，the subject of equipment fault diagnosis is more important，and the selection of suitable diagnosis method to the results of diagnosis is very improved. With the prevalence of computer technology，the intelligence fault diagnosis system is more important the neural networks with the information proceeded juxtaposed have many advantages. The thesis focuses on the application of artificial neural network (ANN) theory in the mechanical fault diagnosis technology.
First，on the basis of systematically introducing the importance and the internal and external developing current situation、trend，the thesis points out the application of ANN theory in mechanical fault diagnosis has great applying value and developing potential. At the same time，the thesis also indicates that this application is still imperfect and is in developing period.
Next，in this article，the development of fault diagnosis technology, the fault diagnosis technology of rotating machinery and the application of neural network in the field of fault diagnosis have been discussed. On the basis of systematically introducing the importance and the internal and external developing current situation、trend，the thesis points out the application of ANN theory in mechanical fault diagnosis has great applying value and developing potential. At the same time，the thesis also indicates that this application is still imperfect and is in developing period.
Key words: rotating machinery fault diagnosis artificial neural networks
目 录
任务书
摘要
1 绪论…………………………………………………………………………………1
1.1机械故障诊断技术的研究的意义………………………………………………..1
1.2国内外机械故障诊断技术发展现状……………………………………………..2
1.3机械故障诊断技术发展趋势……………………………………………………..3
1.4基于神经网络的故障诊断研究与应用现状……………………………………..3
1.4.1基于BP神经网络的故障诊断…………………………………………………4
1.4.2存在的问题……………………………………………………………………...4
1.5本课题的主要工作………………………………………………………………..5
2 旋转机械主要故障机理分析………………………………………………………6
2.1旋转机械故障的来源及主要原因………………………………………………..6
2.1.1在设计和制造过程中引起的故障……………………………………………...6
2.1.2由于安装维修不当引起的故障………………………………………………...6
2.1.3运行操作不当引起的故障……………………………………………………...6
2.1.4由于机器劣化造成的故障……………………………………………………...6
2.2旋转机械的振动基本特性………………………………………………………..6
2.2.1转子涡动………………………………………………………………………...7
2.2.2 临界转速………………………………………………………………………..8
2.3几种常见故障的故障机理分析…………………………………………………13
2.3.1转子不平衡…………………………………………………………………….13
2.3.2不对中………………………………………………………………………….15
2.3.3油膜涡动和油膜振荡………………………………………………………….20
3 人工神经网络的基本原理及其学习算法………………………………………..21
3.1 引言……………………………………………………………………………...21
3.2 人工神经网络的生物原型—生物神经元……………………………………...21
3.3人工神经网络模型………………………………………………………………22
3.3.1人工神经网络的基本处理单元—人工神经元（节点）…………………….22
3.3.2激励函数……………………………………………………………………….24
3.3.3人工神经网络模型…………………………………………………………….25
3.4人工神经网络的学习（训练）…………………………………………………26
3.4.1有指导的训练………………………………………………………………….26
3.4.2无指导的训练………………………………………………………………….26
3.4.3 误差反向传播学习算法（BP算法）………………………………………27
3.5 人工神经网络的特点…………………………………………………………...30
4人工神经网络在旋转机械故障诊断技术中的应用………………………….…..32
4.1引言………………………………………………………………………………32
4.2 故障诊断的人工神经网络模式识别方法…………………………………...…32
4.3 人工神经网络在旋转机械故障诊断中的应用研究………………………...…33
4.3.1故障诊断神经网络模型结构………………………………………………….33
4.3.2 机械故障诊断神经网络的训练参数…………………………………………34
4.3.3 故障诊断神经网络的训练……………………………………………………35
参考文献……………………………………………………………………………..37
致谢…………………………………………………………………………………..39
参考文献
【1】周继成，周清山，韩飘扬等．人工神经网络――第六代计算机的实现．科学普及出版社
【2】黄文虎，夏松波，刘瑞岩等．设备故障诊断原理、技术及应用．科学出版社
【3】 阎平凡，张长水．人工神经网络与模拟进化计算．清华大学出版社
摘 要
随着设备复杂程度的提高和自动化水平的提高，设备故障诊断就显得尤为重要，而选择合适的诊断方法对于诊断结果是否精确就显得更为重要。随着计算机技术的普及，故障的智能诊断显示出极大的优势。而神经网络技术以其信息的并行分布式处理在设备故障诊断中更显其优越性。本文就人工神经网络理论在机械故障诊断技术中的应用进行了系统而深入地研究。
首先，本文在系统介绍机械故障诊断技术的重要性和国内外发展现状、趋势的基础上，指出了人工神经网络理论应用于机械故障诊断技术具有极大的应用价值和发展潜力。同时也指出，我国目前人工神经网络理论在机械故障诊断领域的应用还不完善，仍处于发展阶段。
其次，在本论文中，对旋转机械的故障特点知故障机理进行了分析。介绍了神经网络的基本知识，并在此基础上阐述了人工神经网络理论应用于机械故障诊断技术研究的理论意义，指出人工神经网络独有的结构和特点为机械故障诊断技术注入了新的生命力，从而很有可能使机械故障诊断技术走出困境。
关键词：旋转机械 故障诊断 人工神经网络
Abstract
With the development of equipment and the improvement of automat level，the subject of equipment fault diagnosis is more important，and the selection of suitable diagnosis method to the results of diagnosis is very improved. With the prevalence of computer technology，the intelligence fault diagnosis system is more important the neural networks with the information proceeded juxtaposed have many advantages. The thesis focuses on the application of artificial neural network (ANN) theory in the mechanical fault diagnosis technology.
First，on the basis of systematically introducing the importance and the internal and external developing current situation、trend，the thesis points out the application of ANN theory in mechanical fault diagnosis has great applying value and developing potential. At the same time，the thesis also indicates that this application is still imperfect and is in developing period.
Next，in this article，the development of fault diagnosis technology, the fault diagnosis technology of rotating machinery and the application of neural network in the field of fault diagnosis have been discussed. On the basis of systematically introducing the importance and the internal and external developing current situation、trend，the thesis points out the application of ANN theory in mechanical fault diagnosis has great applying value and developing potential. At the same time，the thesis also indicates that this application is still imperfect and is in developing period.
Key words: rotating machinery fault diagnosis artificial neural networks
目 录
任务书
摘要
1 绪论…………………………………………………………………………………1
1.1机械故障诊断技术的研究的意义………………………………………………..1
1.2国内外机械故障诊断技术发展现状……………………………………………..2
1.3机械故障诊断技术发展趋势……………………………………………………..3
1.4基于神经网络的故障诊断研究与应用现状……………………………………..3
1.4.1基于BP神经网络的故障诊断…………………………………………………4
1.4.2存在的问题……………………………………………………………………...4
1.5本课题的主要工作………………………………………………………………..5
2 旋转机械主要故障机理分析………………………………………………………6
2.1旋转机械故障的来源及主要原因………………………………………………..6
2.1.1在设计和制造过程中引起的故障……………………………………………...6
2.1.2由于安装维修不当引起的故障………………………………………………...6
2.1.3运行操作不当引起的故障……………………………………………………...6
2.1.4由于机器劣化造成的故障……………………………………………………...6
2.2旋转机械的振动基本特性………………………………………………………..6
2.2.1转子涡动………………………………………………………………………...7
2.2.2 临界转速………………………………………………………………………..8
2.3几种常见故障的故障机理分析…………………………………………………13
2.3.1转子不平衡…………………………………………………………………….13
2.3.2不对中………………………………………………………………………….15
2.3.3油膜涡动和油膜振荡………………………………………………………….20
3 人工神经网络的基本原理及其学习算法………………………………………..21
3.1 引言……………………………………………………………………………...21
3.2 人工神经网络的生物原型—生物神经元……………………………………...21
3.3人工神经网络模型………………………………………………………………22
3.3.1人工神经网络的基本处理单元—人工神经元（节点）…………………….22
3.3.2激励函数……………………………………………………………………….24
3.3.3人工神经网络模型…………………………………………………………….25
3.4人工神经网络的学习（训练）…………………………………………………26
3.4.1有指导的训练………………………………………………………………….26
3.4.2无指导的训练………………………………………………………………….26
3.4.3 误差反向传播学习算法（BP算法）………………………………………27
3.5 人工神经网络的特点…………………………………………………………...30
4人工神经网络在旋转机械故障诊断技术中的应用………………………….…..32
4.1引言………………………………………………………………………………32
4.2 故障诊断的人工神经网络模式识别方法…………………………………...…32
4.3 人工神经网络在旋转机械故障诊断中的应用研究………………………...…33
4.3.1故障诊断神经网络模型结构………………………………………………….33
4.3.2 机械故障诊断神经网络的训练参数…………………………………………34
4.3.3 故障诊断神经网络的训练……………………………………………………35
参考文献……………………………………………………………………………..37
致谢…………………………………………………………………………………..39
参考文献
【1】周继成，周清山，韩飘扬等．人工神经网络――第六代计算机的实现．科学普及出版社
【2】黄文虎，夏松波，刘瑞岩等．设备故障诊断原理、技术及应用．科学出版社
【3】 阎平凡，张长水．人工神经网络与模拟进化计算．清华大学出版社
