基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦用減速器故障診斷.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)和煤炭工業(yè)的快速發(fā)展，煤礦機(jī)電設(shè)備的自動(dòng)化程度越來越高，設(shè)備結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜，設(shè)備間的相互連接也越來越緊密。減速器是連接原動(dòng)機(jī)和工作機(jī)的重要傳動(dòng)裝置，具有降低轉(zhuǎn)速、增大轉(zhuǎn)矩和傳遞動(dòng)力的作用，是采煤機(jī)、刮板輸送機(jī)和掘進(jìn)機(jī)等采煤機(jī)電設(shè)備必不可少的一部分。當(dāng)減速器發(fā)生故障時(shí)，可能會(huì)影響煤礦機(jī)電設(shè)備的正常運(yùn)行，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?dǎo)致整個(gè)采煤系統(tǒng)癱瘓，所以對(duì)減速器進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)和故障診斷是至關(guān)重要的。目前，由于人工智能與計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益發(fā)展，

2、使得越來越多的新理論和故障診斷技術(shù)相結(jié)合，從而產(chǎn)生出了許多新的故障診斷方法，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與故障診斷技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)是應(yīng)用較為廣泛的一種故障診斷方法。量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)的基礎(chǔ)上引入了量子計(jì)算，通過運(yùn)用量子理論中的量子態(tài)疊加、糾纏、干涉和并行等基礎(chǔ)的量子計(jì)算原理，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力與處理信息能力得到了的大大改善和提升。
　　本文以礦用減速器為研究對(duì)象，針對(duì)其故障相干擾的問題，提出了一

3、種基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)。以量子學(xué)中的移相門和受控非門為基本計(jì)算單元，構(gòu)造出三層量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型，采用梯度下降法作為該模型的學(xué)習(xí)算法。選取振動(dòng)信號(hào)作為監(jiān)測(cè)信號(hào)，利用時(shí)域分析與頻域分析的方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析研究和特征值的提取，選取峭度、裕度、峰值和頻譜重心、頻譜方差、諧波因子等特征值作為網(wǎng)絡(luò)輸入特征向量，對(duì)礦用減速器進(jìn)行故障診斷。通過仿真結(jié)果驗(yàn)證表明將量子理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合產(chǎn)生的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到故障診斷技術(shù)上是可行的