基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷研究.pdf

1、故障診斷是根據(jù)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息查找故障源，并確定相應(yīng)決策的一門綜合性的新興學(xué)科。隨著科技的發(fā)展、工業(yè)設(shè)備的復(fù)雜化以及自動化程度的提高，設(shè)備的安全性能也需要得到相應(yīng)的改善，要提高復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性，必須重視故障診斷技術(shù)的研究。因此開展設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)研究，已成為當(dāng)前的重要課題。
　　本文以三水箱實(shí)驗(yàn)為背景，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行三水箱泄漏故障診斷的研究。首先介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及BP算法，并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，通

2、過實(shí)時(shí)提取三水箱運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，來訓(xùn)練并檢測所建立模型。為了進(jìn)一步提高模型的精度和辨識速度，本文采用引入動量項(xiàng)和自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率的方法對基本BP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)。通過仿真檢測，經(jīng)過改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)在收斂速度和模型精度方面都得到了明顯改善。
　　盡管BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠達(dá)到故障診斷的目的，但其診斷效果差強(qiáng)人意，為此，本文又介紹了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合了小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，是近幾年國際上的研究熱點(diǎn)。然而小波神經(jīng)網(wǎng)

3、絡(luò)雖然具有其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所不具有的特性，但同時(shí)也存在很多問題，針對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對初始值敏感的問題，本文采用了一種對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化的方法，通過實(shí)驗(yàn)仿真，可以看到經(jīng)過改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與未改進(jìn)之前的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，不論在收斂速度、訓(xùn)練精度還是診斷效果方面都得到了明顯的改善。
　　最后將本文采用的四種網(wǎng)絡(luò)——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——就其仿真結(jié)果做一個(gè)對比，通過對比得出:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)