基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能故障診斷技術研究與應用.pdf

1、隨著設備復雜程度和自動化程度的不斷提高，以及制造系統(tǒng)全球化、客戶化的發(fā)展趨勢，使得傳統(tǒng)的故障診斷技術己不能滿足復雜設備故障診斷的需求。本文以上海市信息委科技攻關項目“大型機電設備遠程監(jiān)控和智能診斷系統(tǒng)”為背景，以印刷設備為代表，深入研究了神經(jīng)網(wǎng)絡在故障診斷中的應用，實現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡與遠程故障診斷的結合，旨在能夠經(jīng)濟、快速、有效地解決復雜設備的故障診斷問題。 現(xiàn)代科技的綜合運用使印刷設備越來越復雜高效，往往由于機械、電氣、工藝、

2、印刷材料、操作環(huán)境等因素的原因，造成印刷設備的故障很多。當前印刷行業(yè)的維修人員主要靠感覺和個人經(jīng)驗對印刷機故障進行診斷，不能及時準確地排除故障，已遠遠不能適應現(xiàn)代化印刷的要求。 由于傳統(tǒng)的故障診斷方法大多是以領域專家和操作者的啟發(fā)性經(jīng)驗知識為核心，知識獲取困難、推理效率低下、自適應能力差。同時由于故障征兆和故障類型之間常常存在復雜的非線性關系，使得診斷系統(tǒng)的數(shù)學模型很難獲取。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡以其分布式并行處理、自適應、自學習、聯(lián)想

3、記憶以及非線性映射等優(yōu)點，為解決這一問題開辟了新途徑。 本文深入研究了故障診斷和神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論，分析了各種常用神經(jīng)網(wǎng)絡特點和各自的適用范圍，并在此基礎上選擇了BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用于印刷設備的故障診斷；并針對其本身存在的一些缺點提出了改進措施；此外，本文還詳細探討了人工網(wǎng)絡的建模方法；在分析了印刷設備的層次結構和故障特點以后，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡集成技術，有效地克服了單一神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷的一些缺點，大大提高了故障診斷的準確率。