基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng).pdf

1、旋轉(zhuǎn)機(jī)械廣泛應(yīng)用于重工業(yè)的多個(gè)領(lǐng)域，且大多數(shù)為各個(gè)生產(chǎn)領(lǐng)域的關(guān)鍵設(shè)備。但由于它們通常工作在工況復(fù)雜的惡劣環(huán)境中，且大多為高速旋轉(zhuǎn)機(jī)械，這些旋轉(zhuǎn)機(jī)械一旦出現(xiàn)故障，不僅對(duì)整個(gè)生產(chǎn)線產(chǎn)生直接影響，而且會(huì)造成重大的經(jīng)濟(jì)損失甚至是機(jī)毀人亡的事故。為保證設(shè)備的安全運(yùn)行，降低機(jī)組維修費(fèi)用和提高設(shè)備利用率，開發(fā)一種能自動(dòng)獲取知識(shí)且能進(jìn)行高速推理的故障診斷專家系統(tǒng)，已經(jīng)成為旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究的一個(gè)主要方向。
　　 本文針對(duì)轉(zhuǎn)子故障、軸承故障、浮

2、動(dòng)密封故障、葉片式機(jī)器中流體激振故障以及齒輪箱故障等各種旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障類型，分別討論了這些故障的故障征兆，研究了各個(gè)故障的振動(dòng)機(jī)理。針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械固有的特征，在比較各種不同信號(hào)分析技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出采用矢量融合能量譜理論實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)部件的故障特征分析。但旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷往往屬于模糊現(xiàn)象的領(lǐng)域，需要進(jìn)行模糊聚類分析。模糊理論可以將不確定的知識(shí)和定性知識(shí)轉(zhuǎn)化為定量的知識(shí)。直接用隸屬度對(duì)大量文字描述的規(guī)則以及專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行準(zhǔn)確的表示相當(dāng)困難，而且模糊矩

3、陣的構(gòu)造需要以大量現(xiàn)場實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。因此，在故障診斷中需要更為有效的方法進(jìn)行故障診斷分析，為此作者采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法。
　　 本文采用Matlab工具包，以轉(zhuǎn)子不平衡、不對(duì)中、轉(zhuǎn)子碰摩、基礎(chǔ)松動(dòng)等四種故障現(xiàn)象為例，設(shè)計(jì)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型并設(shè)置學(xué)習(xí)率等各種參數(shù)，得出了相關(guān)診斷結(jié)果。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)上，論文介紹了專家系統(tǒng)的基本概念、基本結(jié)構(gòu)、知識(shí)表示方法以及其推理工作過程，對(duì)專家系統(tǒng)開發(fā)工具語言CLI

4、PS的基本語法和Rete模式匹配算法進(jìn)行了闡述，并以某一旋轉(zhuǎn)機(jī)組的故障診斷為例，基于CLIPS實(shí)現(xiàn)了該旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷專家系統(tǒng)的開發(fā)。
　　 但基于CLIPS開發(fā)的專家系統(tǒng)的人機(jī)交互界面單一，它的應(yīng)用推廣將會(huì)受到局限。為此嘗試了采用基于d11動(dòng)態(tài)鏈接庫的方法實(shí)現(xiàn)CLIPS與VC++的混合編程開發(fā)。在此基礎(chǔ)上還進(jìn)一步討論了CLIPS與JAVA的混合編程，實(shí)現(xiàn)了專家系統(tǒng)在JAVA中的國際化，并通過在CLIPS中改寫相應(yīng)代碼構(gòu)造相應(yīng)

5、的知識(shí)庫和推理機(jī)制，最終開發(fā)出了該旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)混合編程系統(tǒng)。
　　 最后，論文以所開發(fā)的多級(jí)行星齒輪箱為研究對(duì)象，以斷齒、齒根裂紋、齒面磨損、軸承外圈故障、內(nèi)圈故障和滾動(dòng)體故障為故障向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，并判斷出所診斷的故障與專家系統(tǒng)所診斷的故障存在33.3％的不一致，在數(shù)據(jù)不完全或者診斷不精確的情況下，為用戶診斷提供一個(gè)雖保守但更加可靠的診斷結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，通過采用VC++6.0軟件開發(fā)了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷專家系